اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی تبدیل و اجرای بهینه مدل Qwen2-VL برای پردازش سریع در محیط‌های بومی و CPU

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی تبدیل و اجرای بهینه مدل Qwen2-VL برای پردازش سریع در محیط‌های بومی و CPU

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و اجرای مدل‌های پیشرفته بینایی ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و معماری مدل‌های بینایی ماشین
• 2. آشنایی با ساختار و قابلیت‌های مدل Qwen2-VL
• 3. بررسی نیازمندی‌های سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای اجرای مدل
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 5. مفهوم استنتاج و اهمیت بهینه‌سازی مدل‌ها برای محیط‌های بومی
• 6. آشنایی با چارچوب OpenVINO و نقش آن در افزایش سرعت پردازش
• 7. بررسی فرمت Intermediate Representation یا IR در OpenVINO
• 8. مراحل آماده‌سازی مدل Qwen2-VL برای تبدیل
• 9. کار با ابزار Model Optimizer در اکوسیستم OpenVINO
• 10. بررسی فرآیند تبدیل وزن‌های مدل به فرمت OpenVINO
• 11. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی پارامترهای مدل در حین تبدیل
• 12. تکنیک‌های کوانتایزاسیون برای کاهش حجم مدل و افزایش سرعت
• 13. بررسی تأثیر کوانتایزاسیون بر دقت خروجی مدل
• 14. اعتبارسنجی مدل تبدیل‌شده و مقایسه با مدل اصلی
• 15. استفاده از OpenVINO Runtime برای بارگذاری مدل روی CPU
• 16. مدیریت منابع پردازنده و تخصیص بهینه Threadها
• 17. پیاده‌سازی پایپ‌لاین پیش‌پردازش تصاویر برای ورودی مدل
• 18. پردازش و تفسیر خروجی‌های مدل بینایی ماشین
• 19. بهینه‌سازی عملیات استنتاج برای کاربردهای بلادرنگ
• 20. بررسی خطاهای رایج در فرآیند تبدیل و روش‌های رفع اشکال
• 21. تست و ارزیابی عملکرد مدل در محیط‌های عملیاتی
• 22. تکنیک‌های بهبود زمان پاسخ‌دهی در پردازش‌های سنگین
• 23. مستندسازی و استقرار مدل در سامانه‌های بومی
• 24. نکات امنیتی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بر روی زیرساخت داخلی
• 25. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های بهینه‌شده در طول زمان
• 26. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ عملکرد مدل در سیستم‌های CPU-based
• 27. استفاده از قابلیت‌های شتاب‌دهنده سخت‌افزاری در پردازش‌های بومی
• 28. اصول طراحی رابط کاربری برای نمایش خروجی‌های بینایی ماشین
• 29. بهره‌گیری از پردازش موازی برای افزایش بازدهی مدل
• 30. بررسی محدودیت‌های عملیاتی و راهکارهای ارتقای پایداری سیستم