اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی PyTorch 2.1: نوآوری‌ها، بهینه‌سازی و تسریع مدل‌های مولد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره PyTorch 2.1: نوآوری‌ها، بهینه‌سازی و تسریع مدل‌های مولد

موضوع کلی: توسعه هوش مصنوعی با PyTorch 2.1

موضوع میانی: ویژگی‌های جدید و تسریع در PyTorch 2.1

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به PyTorch 2.1 و مهم‌ترین تغییرات جدید
• 2. درک معماری محوریت خط کالا (Pipeline) در PyTorch 2.1
• 3. استفاده از torch.compile برای بهینه‌سازی کدل
• 4. بهینه‌سازی حافظه در مدل‌های بزرگ با PyTorch 2.1
• 5. مدیریت جریان داده پیشرفته با torch.cuda.memory
• 6. تسرياع اجرای شبکه‌های عصبی با torch.jit و torch._induction
• 7. نحوه استفاده از torch.distributed برای مدل‌های مولد برابری‌شده
• 8. بهینه‌سازی زمان اجرا با torch.lazy_compilation
• 9. مدل‌های مولد: ارزیابی کیفیت با مبدل تصویر
• 10. تقویت عملکرد با torch.backends.cudnn.benchmark
• 11. استفاده از torch.optim جدید و روش‌های بهینه‌سازی
• 12. کانترل پارامترهای آموزش در ساختارهای جدید
• 13. مدیریت آرشیو مدل‌ها و نگهداری
• 14. اکتشاف و تست خطوط کد پایدار در PyTorch 2.1
• 15. بهینه‌سازی یادگیری عمیق با torch.autograd.grad
• 16. استفاده از torch.fx برای تولید مایکروباکی مدل
• 17. مقیاس‌پذیری معماری‌های مولد با torch.nn.DataParallel
• 18. بهینه‌سازی سرعت اجرا با torch.cuda.sync بهینه‌سازی‌ها
• 19. تست و اعتبارسنجی عملی مدل‌های مولد با PyTorch 2.1
• 20. پروژه عملی: بهینه‌سازی یک مدل مولد با PyTorch 2.1
• 21. مقایسه عملکرد با نسخه‌های قبلی PyTorch
• 22. بهبود پایداری مدل‌های مولد با تقنیتهای جدید
• 23. بهینه‌سازی حافظه RAM و GPU در پروژه‌های بزرگ
• 24. استفاده از torch.utils.checkpoint برای مدیریت حافظه
• 25. بهینه‌سازی فرآیند تبدیل داده‌ها قبل از ورود به مدل
• 26. مدیریت تقسیم‌بندی داده‌ها بهینه برای پردازش موازی
• 27. بهینه‌سازی زمان اجرا با torch.multiprocessing
• 28. بهینه‌سازی کد برای استفاده در محیط‌های وب
• 29. بهینه‌سازی خط اجرا با torch.inference_mode
• 30. بهینه‌سازی مدل‌های تفکیک‌شده (MoE) با PyTorch 2.1
• 31. استفاده از torch.save و torch.load بهینه
• 32. بهینه‌سازی خطوط برنامه‌نویسی با torch.inference_mode
• 33. ارزیابی دقت و سرعت مدل‌های مولد
• 34. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی مدل برای نگهداری در طول زمان
• 35. تست‌های خطا و رفع اشکال در ساختارهای جدید PyTorch
• 36. بهینه‌سازی مدل‌های BERT و GPT با PyTorch 2.1
• 37. بهینه‌سازی مدل‌های VLNets و Sliced Attention
• 38. استفاده از torch.compile برای اجرای سریع در محیط‌های استنتاجی
• 39. بهینه‌سازی حافظه برای مدل‌های چندصورت
• 40. بهینه‌سازی زمان اجرا در مدل‌های ترانسموتور
• 41. بهینه‌سازی فرآیند آموزش با torch.optim پیشرفته
• 42. بهینه‌سازی کد برای کمک به ابزارهای تجاری
• 43. بهینه‌سازی مدل‌های مولد با استفاده از torch.randn
• 44. بهینه‌سازی پردازش متنی در مدل‌های تولیدی
• 45. بهینه‌سازی فرآیند تبدیل تصویر به متن
• 46. بهینه‌سازی زمان اجرا با torch.no_grad
• 47. بهینه‌سازی حافظه GPU با تقسیم داده‌ها
• 48. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی مدل‌ها در فشردگی
• 49. بهینه‌سازی مدل‌های متقاطع (Cross-modal) با PyTorch 2.1
• 50. بهینه‌سازی سرعت اجرا در محیط‌های سخت‌افزاری مختلف