دوره بررسی عمیق تکنیک‌های Distributed Training همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بررسی عمیق تکنیک‌های Distributed Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری توزیع‌شده
• 2. مفاهیم اساسی آموزش توزیع‌شده
• 3. معماری‌های آموزش توزیع‌شده
• 4. مزایا و چالش‌های آموزش توزیع‌شده
• 5. انواع مدل‌های موازی‌سازی در آموزش توزیع‌شده
• 6. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 7. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 8. موازی‌سازی ترکیبی (Hybrid Parallelism)
• 9. موازنه بار در آموزش توزیع‌شده
• 10. روش‌های همگام‌سازی در موازی‌سازی داده
• 11. میانگین‌گیری گرادیان (Gradient Averaging)
• 12. کاهش گرادیان دسته‌ای (Distributed Batch Gradient Descent)
• 13. آپدیت متمرکز گرادیان (Centralized Gradient Update)
• 14. آپدیت غیرمتمرکز گرادیان (Decentralized Gradient Update)
• 15. روش‌های ناهمگام‌سازی در آموزش توزیع‌شده
• 16. آپدیت ناهمگام گرادیان (Asynchronous Gradient Update)
• 17. مدل پارامتر سرور (Parameter Server Model)
• 18. معماری پارامتر سرور
• 19. پیاده‌سازی پارامتر سرور
• 20. چالش‌های پارامتر سرور
• 21. مدل ارتباط همتا به همتا (Peer-to-Peer Communication Model)
• 22. پیاده‌سازی ارتباط همتا به همتا
• 23. چالش‌های ارتباط همتا به همتا
• 24. فریم‌ورک‌های آموزش توزیع‌شده
• 25. TensorFlow Distributed
• 26. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با TensorFlow
• 27. PyTorch Distributed
• 28. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با PyTorch
• 29. Horovod
• 30. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با Horovod
• 31. DeepSpeed
• 32. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با DeepSpeed
• 33. Ray Train
• 34. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده با Ray Train
• 35. نرم‌افزارهای کمکی و کتابخانه‌ها
• 36. NCCL (NVIDIA Collective Communications Library)
• 37. MPI (Message Passing Interface)
• 38. Gloo
• 39. اصول شبکه‌سازی در آموزش توزیع‌شده
• 40. پروتکل‌های ارتباطی (TCP/IP, RDMA)
• 41. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه
• 42. کاهش سربار ارتباطی
• 43. تکنیک‌های فشرده‌سازی گرادیان
• 44. کوانتیزاسیون گرادیان (Gradient Quantization)
• 45. کاهش دقت گرادیان (Gradient Precision Reduction)
• 46. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای آموزش توزیع‌شده
• 47. GPU و TPU
• 48. شبکه‌های پرسرعت (InfiniBand, RoCE)
• 49. مدیریت حافظه در سیستم‌های توزیع‌شده
• 50. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
• 51. مدیریت حافظه GPU
• 52. مدیریت حافظه CPU
• 53. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
• 54. حفاظت از داده‌های آموزشی
• 55. امنیت ارتباطات بین نودها
• 56. مانیتورینگ و دیباگینگ در آموزش توزیع‌شده
• 57. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد
• 58. شناسایی و رفع اشکالات توزیع‌شده
• 59. شبیه‌سازی محیط‌های توزیع‌شده
• 60. روش‌های ارزیابی مقیاس‌پذیری
• 61. مقیاس‌پذیری عمودی (Vertical Scaling)
• 62. مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling)
• 63. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در آموزش توزیع‌شده
• 64. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 65. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 66. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 67. تکنیک‌های کاهش زمان آموزش
• 68. استفاده از سخت‌افزار کارآمد
• 69. بهینه‌سازی کد و الگوریتم‌ها
• 70. مدیریت صف وظایف (Job Queue Management)
• 71. آموزش توزیع‌شده مدل‌های بزرگ (Large Models)
• 72. آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 73. آموزش مدل‌های بینایی کامپیوتر بزرگ
• 74. تقسیم‌بندی لایه‌ها (Layer Partitioning)
• 75. آموزش توزیع‌شده در محیط‌های ابری
• 76. AWS, Google Cloud, Azure
• 77. تنظیمات و پیکربندی در محیط ابری
• 78. هزینه‌های آموزش توزیع‌شده در ابر
• 79. نکات عملی و بهترین شیوه‌ها
• 80. انتخاب فریم‌ورک مناسب
• 81. پیکربندی بهینه پارامترها
• 82. مانیتورینگ مستمر
• 83. مدیریت خطا و بازیابی
• 84. مقایسه کارایی فریم‌ورک‌های مختلف
• 85. مطالعات موردی (Case Studies)
• 86. آموزش توزیع‌شده در پروژه‌های تحقیقاتی
• 87. کاربرد در صنعت
• 88. چالش‌های آینده در آموزش توزیع‌شده
• 89. یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 90. یادگیری توزیع‌شده و حریم خصوصی
• 91. آموزش توزیع‌شده با سخت‌افزارهای ناهمگن
• 92. نقش هوش مصنوعی در مدیریت آموزش توزیع‌شده