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

کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مصرف انرژی

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 مصرف انرژی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده در مدل‌های بزرگ
  • 2. مفاهیم اساسی شبکه‌های کامپیوتری برای آموزش توزیع‌شده
  • 3. شبکه‌های پرسرعت و پهنای باند بالا در آموزش توزیع‌شده
  • 4. مفاهیم موازی‌سازی داده و مدل
  • 5. انواع استراتژی‌های موازی‌سازی داده
  • 6. انواع استراتژی‌های موازی‌سازی مدل
  • 7. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با PyTorch
  • 8. پیاده‌سازی موازی‌سازی مدل با PyTorch
  • 9. موازی‌سازی pipeline و پیچیدگی‌های آن
  • 10. موازی‌سازی tensor و کاربردهای آن
  • 11. تکنیک‌های کاهش ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
  • 12. تکنیک‌های کاهش حجم داده‌های ارسالی
  • 13. استفاده از سیستم‌های فایل توزیع‌شده برای داده‌ها
  • 14. مدیریت حافظه در سیستم‌های آموزش توزیع‌شده
  • 15. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سخت‌افزارهای موازی
  • 16. اصول مصرف بهینه انرژی در پردازش‌های موازی
  • 17. شناخت معماری‌های سخت‌افزاری مناسب برای آموزش توزیع‌شده
  • 18. پردازنده‌های گرافیکی (GPU) و معماری‌های آن‌ها
  • 19. شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری تخصصی (TPU)
  • 20. شبکه‌های ارتباطی بین پردازنده‌ها (Interconnects)
  • 21. پروتکل‌های ارتباطی در آموزش توزیع‌شده
  • 22. کتابخانه‌های استاندارد برای آموزش توزیع‌شده (مانند Horovod)
  • 23. مفاهیم و کاربردهای NCCL
  • 24. استفاده از NCCL برای ارتباطات بهینه
  • 25. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با استفاده از Horovod
  • 26. تنظیمات و پیکربندی Horovod برای محیط‌های مختلف
  • 27. مدیریت خطا و بازیابی در آموزش توزیع‌شده
  • 28. راهکارهای افزایش تحمل خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 29. مانیتورینگ و پروفایلینگ آموزش توزیع‌شده
  • 30. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی در آموزش توزیع‌شده
  • 31. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ (مانند TensorBoard)
  • 32. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از تکنیک‌های کاهش فرکانس
  • 33. تکنیک‌های مدیریت توان در GPUها
  • 34. مدل‌سازی مصرف انرژی در طول فرآیند آموزش
  • 35. تأثیر اندازه بچ (Batch Size) بر مصرف انرژی
  • 36. تأثیر الگوریتم بهینه‌سازی بر مصرف انرژی
  • 37. روش‌های کاهش مصرف انرژی در مرحله استنتاج (Inference)
  • 38. استفاده از مدل‌های کوانتیزه شده (Quantized Models)
  • 39. تکنیک‌های هرس کردن (Pruning) مدل‌ها
  • 40. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 41. مفاهیم کلیدی در آموزش LLMs
  • 42. چالش‌های آموزش LLMs با مصرف انرژی بالا
  • 43. استراتژی‌های بهینه‌سازی مصرف انرژی در LLMs
  • 44. استفاده از معماری‌های بهینه برای LLMs
  • 45. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های بینایی ماشین (CV)
  • 46. چالش‌های آموزش مدل‌های CV در مقیاس بزرگ
  • 47. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های CV
  • 48. استفاده از تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 49. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های گراف (GNNs)
  • 50. چالش‌های آموزش GNNs در مقیاس بزرگ
  • 51. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش GNNs
  • 52. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
  • 53. حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 54. پیاده‌سازی ملاحظات امنیتی با رعایت اصول
  • 55. کاربرد آموزش توزیع‌شده در تحقیقات علمی
  • 56. مطالعات موردی در حوزه‌های مختلف علمی
  • 57. آیندهٔ آموزش توزیع‌شده و مصرف انرژی
  • 58. روندهای نوظهور در سخت‌افزار و نرم‌افزار
  • 59. راهکارهای پایدار برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 60. انطباق با قوانین و مقررات در پیاده‌سازی سیستم‌ها
  • 61. اصول مهندسی نرم‌افزار در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 62. مدیریت پروژه در پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده
  • 63. ارزیابی عملکرد و بازدهی سیستم‌های توزیع‌شده
  • 64. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش مصرف انرژی
  • 65. آموزش توزیع‌شده با استفاده از فریم‌ورک‌های مختلف
  • 66. مقایسه فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده
  • 67. برنامه‌ریزی منابع محاسباتی برای آموزش توزیع‌شده
  • 68. مدیریت خوشه‌ها (Cluster Management)
  • 69. استفاده از Kubernetes برای مدیریت آموزش توزیع‌شده
  • 70. بهینه‌سازی مصرف انرژی در زمان اجرای مدل
  • 71. راهکارهای نرم‌افزاری برای کاهش مصرف انرژی
  • 72. نقش الگوریتم‌های یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 73. آموزش توزیع‌شده و کاربردهای آن در صنعت
  • 74. تحلیل مصرف انرژی در سناریوهای صنعتی
  • 75. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای کاربردهای خاص
  • 76. فناوری‌های جدید در کاهش مصرف انرژی پردازنده‌ها
  • 77. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازش‌های موازی ناهمگن
  • 78. ملاحظات اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی
  • 79. مسئولیت‌پذیری در توسعهٔ مدل‌های بزرگ
  • 80. راهکارهای کاهش اثرات زیست‌محیطی هوش مصنوعی
  • 81. آموزش توزیع‌شده و تأثیر آن بر دسترسی به فناوری
  • 82. دسترسی به منابع محاسباتی برای محققان
  • 83. کاهش شکاف دیجیتال در حوزهٔ هوش مصنوعی
  • 84. استانداردهای بین‌المللی در حوزهٔ هوش مصنوعی
  • 85. تطابق با استانداردهای ملی و بین‌المللی
  • 86. مدیریت چرخهٔ حیات مدل‌های هوش مصنوعی
  • 87. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 88. مستندسازی فرآیند آموزش توزیع‌شده
  • 89. ارتباطات مؤثر در تیم‌های توسعهٔ توزیع‌شده
  • 90. تمرین عملی: پیاده‌سازی یک سناریوی ساده
  • 91. ارزیابی نهایی و جمع‌بندی مباحث
  • 92. راهنمایی برای پروژه‌های پیشرفته
  • 93. منابع بیشتر برای مطالعه و تحقیق
  • 94. ملاحظات حقوقی و قانونی در زمینهٔ داده‌ها
  • 95. حفاظت از داده‌های حساس در آموزش توزیع‌شده
  • 96. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 97. تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 98. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از یادگیری انتقالی
  • 99. آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های خودران
  • 100. چالش‌ها و راهکارها در آموزش مدل‌های خودران

📚 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.