سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مقیاس‌پذیری

کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مقیاس‌پذیری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مقیاس‌پذیری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده و چالش‌های آن
  • 2. مبانی یادگیری عمیق و مدل‌های بزرگ
  • 3. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای مدل‌های بزرگ
  • 4. مفاهیم اصلی آموزش توزیع‌شده
  • 5. انواع روش‌های موازی‌سازی در آموزش توزیع‌شده
  • 6. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 7. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 8. موازی‌سازی ترکیبی (Hybrid Parallelism)
  • 9. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با PyTorch
  • 10. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با TensorFlow
  • 11. ارتباطات بین پردازنده‌ها (Inter-Process Communication)
  • 12. پروتکل‌های ارتباطی مانند NCCL و Gloo
  • 13. استفاده از کتابخانه‌های ارتباطی توزیع‌شده
  • 14. نرم‌افزارهای مدیریت آموزش توزیع‌شده (مانند Horovod)
  • 15. تنظیمات Horovod برای موازی‌سازی داده
  • 16. پیاده‌سازی Horovod با PyTorch
  • 17. پیاده‌سازی Horovod با TensorFlow
  • 18. موازی‌سازی مدل: تقسیم لایه‌ها
  • 19. تقسیم مدل به صورت خطی
  • 20. تقسیم مدل به صورت درختی
  • 21. چالش‌های موازی‌سازی مدل و ارتباطات
  • 22. کتابخانه‌های پشتیبان موازی‌سازی مدل (مانند DeepSpeed)
  • 23. معماری DeepSpeed و اجزای آن
  • 24. استفاده از ZeRO برای کاهش مصرف حافظه
  • 25. مراحل پیاده‌سازی ZeRO
  • 26. ZeRO-1: بهینه‌سازی پارامترها
  • 27. ZeRO-2: بهینه‌سازی گرادیان‌ها
  • 28. ZeRO-3: بهینه‌سازی حالت بهینه‌ساز
  • 29. تنظیمات DeepSpeed برای موازی‌سازی مدل
  • 30. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 31. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
  • 32. مفاهیم پیشرفته در ترنسفورمرها
  • 33. آموزش ترنسفورمرها در مقیاس بزرگ
  • 34. چالش‌های آموزش مدل‌های ترنسفورمر
  • 35. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه در آموزش ترنسفورمر
  • 36. استفاده از Low-Rank Adaptation (LoRA)
  • 37. پیاده‌سازی LoRA با Hugging Face
  • 38. آموزش پارامترهای تشدید شده (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
  • 39. مفاهیم کوانتیزاسیون مدل
  • 40. کوانتیزاسیون در زمان آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 41. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 42. استفاده از کتابخانه‌های کوانتیزاسیون
  • 43. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
  • 44. کاهش سربار ارتباطات
  • 45. تکنیک‌های فشرده‌سازی گرادیان
  • 46. فشرده‌سازی گرادیان با استفاده از کوانتیزاسیون
  • 47. فشرده‌سازی گرادیان با استفاده از تشدید (Sparsification)
  • 48. مدیریت مقیاس‌پذیری با تعداد گره‌های بیشتر
  • 49. استراتژی‌های زمان‌بندی پردازش (Scheduling)
  • 50. مدیریت منابع محاسباتی
  • 51. استفاده از Kubernetes برای مدیریت کلاستر
  • 52. تنظیمات Kubernetes برای آموزش توزیع‌شده
  • 53. نظارت بر فرآیند آموزش توزیع‌شده
  • 54. ابزارهای مانیتورینگ (مانند TensorBoard, MLflow)
  • 55. ثبت و ردیابی آزمایش‌ها
  • 56. مدیریت Checkpoint در آموزش توزیع‌شده
  • 57. بازیابی از خرابی در آموزش توزیع‌شده
  • 58. تست و اعتبارسنجی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 59. بهینه‌سازی عملکرد و سرعت آموزش
  • 60. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (مانند GPU, TPU)
  • 61. تنظیمات درایورها و کتابخانه‌های CUDA
  • 62. بهینه‌سازی کد برای سخت‌افزار
  • 63. استفاده از بک‌اندهای بهینه‌سازی شده
  • 64. یادگیری تقویتی توزیع‌شده (Distributed Reinforcement Learning)
  • 65. مباحث پیشرفته در آموزش توزیع‌شده
  • 66. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش توزیع‌شده
  • 67. امنیت در سیستم‌های آموزش توزیع‌شده
  • 68. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های بزرگ
  • 69. شفافیت و قابلیت تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 70. ملاحظات مرتبط با داده در آموزش توزیع‌شده
  • 71. حقوق داده و حریم خصوصی
  • 72. مدیریت داده‌های بزرگ برای آموزش توزیع‌شده
  • 73. مبانی پردازش داده‌های حجیم (Big Data)
  • 74. ابزارهای پردازش داده توزیع‌شده (مانند Spark)
  • 75. تنظیمات Spark برای پردازش داده‌های آموزشی
  • 76. آموزش مدل‌های گراف (Graph Neural Networks) در مقیاس بزرگ
  • 77. چالش‌های آموزش مدل‌های گراف توزیع‌شده
  • 78. مبانی آموزش مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 79. آموزش GANها و VAEها در مقیاس توزیع‌شده
  • 80. استفاده از تکنیک‌های Ensemble در آموزش توزیع‌شده
  • 81. بهینه‌سازی استقرار (Deployment) مدل‌های آموزش‌دیده
  • 82. استراتژی‌های استقرار مدل‌های بزرگ
  • 83. نظارت بر مدل‌های مستقر شده
  • 84. به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده
  • 85. حفظ عملکرد مدل در طول زمان
  • 86. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در استقرار مدل‌های بزرگ
  • 87. انطباق با قوانین و مقررات داخلی
  • 88. استانداردهای فنی برای آموزش توزیع‌شده
  • 89. مستندسازی فرآیند آموزش توزیع‌شده
  • 90. بهترین شیوه‌ها در آموزش توزیع‌شده
  • 91. مسائل پژوهشی آینده در آموزش توزیع‌شده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.