اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با Horovod

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با Horovod

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Distributed Training و کاربردهای آن در مدل‌های بزرگ
• 2. معاینات کلیدی در مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی آموزش
• 3. معرفی Horovod: معماری و مزایای استفاده از این فریمورک
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توزیع‌شده با استفاده از Horovod
• 5. تنظیمات اولیه و پیکربندی برای اجرای Distributed Training
• 6. مفاهیم پایه Data Parallelism در PyTorch
• 7. پیاده‌سازی Distributed Training با PyTorch و Horovod
• 8. مدیریت به‌روزرسانی گرادیان‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 9. بهینه‌سازی آموزش با Mixed Precision Training
• 10. استفاده از FP16 و BF16 در توزیع‌گیری برای کاهش مصرف حافظه
• 11. استراتژی‌های توزیع داده‌ها بین GPUهای متعدد
• 12. مدیریت Fault Tolerance و بازیابی در Distributed Training
• 13. روش‌های بهینه ارتباط بین نودها با استفاده از MPI
• 14. مقایسه روش‌های مختلف Distributed Training (Horovod vs. DataParallel)
• 15. پیاده‌سازی مدل‌های Transformer در محیط توزیع‌شده
• 16. کار با حافظه GPU در مدل‌های بزرگ و تکنیک‌های مدیریت آن
• 17. بهینه‌سازی سرعت آموزش با تنظیم پارامترهای Horovod
• 18. شبیه‌سازی محیط توزیع‌شده در محیط محلی برای تست
• 19. استفاده از Kubernetes برای مقیاس‌پذیری خودکار در Distributed Training
• 20. پیاده‌سازی Distributed Training در محیط‌های ابری (AWS, GCP)
• 21. رفع مشکلات رایج و خطاهای شناخته‌شده در توزیع‌گیری
• 22. تست واحد و اعتبارسنجی کدهای توزیع‌شده
• 23. مستندسازی و به اشتراک‌گذاری بهترین شیوه‌ها با Horovod
• 24. کار با دیتاست‌های بزرگ در Distributed Training با استراتژی‌های Prefetch
• 25. استفاده از حافظه پریمپت (Pinned Memory) برای بهبود سرعت انتقال داده
• 26. بهینه‌سازی برای چند GPU در یک سرور فیزیکی
• 27. مدیریت منابع سیستمی برای حداکثر کارایی در Distributed Training
• 28. تحلیل عملکرد و گزارش‌گیری از جلسات آموزش توزیع‌شده
• 29. پیشنهادهای پیشرفته برای ترکیب Data Parallelism و Model Parallelism
• 30. استفاده از کتابخانه NCCL برای ارتباط سریع GPUها
• 31. بهینه‌سازی برای شبکه‌های موجود با تاخیر و تنگ‌فرازی
• 32. پیاده‌سازی Federated Learning در کنار Horovod
• 33. نکات امنیتی در محیط‌های توزیع‌شده
• 34. کاربرد فن‌آوری Quantization در Distributed Training
• 35. مدیریت نسخه‌ها و کنترل ورژن در پروژه‌های توزیع‌شده
• 36. یکپارچه‌سازی Distributed Training با فریمورک‌های دیگر (TensorFlow, JAX)
• 37. پروژه نهایی: پیاده‌سازی کامل یک مدل زبانی بزرگ با Horovod