اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین بهینه‌سازی و آموزش مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از FSDP و DeepSpeed

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین بهینه‌سازی و آموزش مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از FSDP و DeepSpeed

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر و پردازش توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت آموزش مدل‌های زبانی بزرگ در مقیاس وسیع
• 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌های حافظه در آموزش
• 3. نقش پردازش توزیع‌شده در تسریع آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری و حافظه گرافیکی در آموزش مدل‌ها
• 5. آشنایی با مفاهیم موازی‌سازی داده و موازی‌سازی مدل
• 6. مبانی محاسبات توزیع‌شده با استفاده از کتابخانه Ray
• 7. پیکربندی کلاستر برای آموزش مدل‌های بزرگ در محیط‌های توزیع‌شده
• 8. مفهوم و ضرورت استفاده از Fully Sharded Data Parallelism
• 9. مکانیزم خرد کردن پارامترها و گرادیان‌ها در FSDP
• 10. بهینه‌سازی مصرف حافظه با استفاده از تکنیک ZeRO در DeepSpeed
• 11. مقایسه فنی بین FSDP و DeepSpeed ZeRO
• 12. استراتژی‌های اشتراک‌گذاری پارامترها برای مدل‌های چندمیلیاردی
• 13. مدیریت ارتباطات میان‌گره‌ای در آموزش توزیع‌شده
• 14. نقش NCCL در انتقال داده‌های پرسرعت بین واحد‌های پردازشی
• 15. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه در لایه‌های مدل برای کاهش بار محاسباتی
• 16. استفاده از Mixed Precision Training برای افزایش سرعت و کاهش حافظه
• 17. مبانی و پیاده‌سازی تکنیک‌های Gradient Checkpointing
• 18. مدیریت نقاط بازرسی و ذخیره‌سازی مدل در طول آموزش توزیع‌شده
• 19. پیکربندی و مدیریت منابع در Ray برای بارهای کاری سنگین
• 20. نظارت بر عملکرد کلاستر و شناسایی گلوگاه‌های پردازشی
• 21. راهکارهای توزیع بار در آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 22. استفاده از DeepSpeed برای مدیریت حافظه در مقیاس‌های بزرگ
• 23. بهینه‌سازی عملیات انتقال داده در محیط‌های Multi-Node
• 24. تنظیم دقیق پارامترهای FSDP برای مدل‌های ترنسفورمر
• 25. کاربرد موازی‌سازی خط‌لوله‌ای در مدل‌های بسیار بزرگ
• 26. ترکیب موازی‌سازی داده و موازی‌سازی مدل برای مقیاس‌پذیری حداکثری
• 27. استفاده از Profilerها برای تحلیل کارایی آموزش توزیع‌شده
• 28. رفع خطاهای متداول در آموزش‌های توزیع‌شده مدل‌های بزرگ
• 29. استراتژی‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش‌های مقیاس بزرگ
• 30. مدیریت توزیع داده‌ها در کلاسترهای ابری و محلی
• 31. تکنیک‌های فشرده‌سازی گرادیان برای کاهش ترافیک شبکه
• 32. بررسی اثرات مقیاس‌پذیری بر دقت نهایی مدل
• 33. روش‌های ارزیابی مدل‌های آموزش‌دیده در محیط‌های توزیع‌شده
• 34. مستندسازی و گزارش‌گیری از فرآیند آموزش مدل
• 35. امنیت و پایداری در کلاسترهای پردازش توزیع‌شده
• 36. مقیاس‌پذیری افقی در مقابل مقیاس‌پذیری عمودی در هوش مصنوعی
• 37. بهینه‌سازی پهنای باند شبکه برای ارتباطات بین واحد‌های پردازشی
• 38. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای پایش لحظه‌ای آموزش
• 39. راهکارهای بازیابی و تداوم آموزش در صورت بروز خطای سخت‌افزاری
• 40. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های بزرگ
• 41. تکنیک‌های مدیریت حافظه در لایه‌های Embedding
• 42. کاربرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی توزیع‌شده در آموزش مدل‌ها
• 43. بررسی معماری‌های سخت‌افزاری مدرن برای پردازش‌های سنگین
• 44. پیاده‌سازی یک خط‌لوله کامل آموزش توزیع‌شده با FSDP
• 45. تنظیم پارامترهای مقیاس‌بندی برای مدل‌های با میلیاردها پارامتر
• 46. ارتقای زیرساخت برای پشتیبانی از آموزش‌های چندروزه‌ی توزیع‌شده
• 47. پروژه نهایی: پیاده‌سازی و آموزش یک مدل زبانی بهینه با ابزارهای توزیع‌شده