دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مصرف انرژی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مصرف انرژی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده در یادگیری عمیق
• 2. مفاهیم اساسی شبکه‌های عصبی بزرگ
• 3. معماری‌های مدل‌های بزرگ: ترنسفورمرها و موارد مشابه
• 4. زیرساخت‌های لازم برای آموزش توزیع‌شده
• 5. فریم‌ورک‌های محبوب آموزش توزیع‌شده: TensorFlow و PyTorch
• 6. مفهوم موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
• 7. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با استفاده از PyTorch DistributedDataParallel
• 8. پیاده‌سازی موازی‌سازی داده با استفاده از TensorFlow MirroredStrategy
• 9. بهینه‌سازی ارتباطات در موازی‌سازی داده
• 10. مفهوم موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
• 11. انواع موازی‌سازی مدل: موازی‌سازی لایه‌ای و موازی‌سازی تنوری
• 12. پیاده‌سازی موازی‌سازی لایه‌ای
• 13. پیاده‌سازی موازی‌سازی تنوری
• 14. ترکیب موازی‌سازی داده و مدل (Hybrid Parallelism)
• 15. مفهوم موازی‌سازی پایپ‌لاین (Pipeline Parallelism)
• 16. پیاده‌سازی موازی‌سازی پایپ‌لاین
• 17. بهینه‌سازی پایپ‌لاین برای کاهش تأخیر
• 18. مفهوم موازی‌سازی تِنسور (Tensor Parallelism)
• 19. پیاده‌سازی موازی‌سازی تِنسور
• 20. استفاده از کتابخانه‌های اختصاصی برای موازی‌سازی تِنسور
• 21. مفهوم Sharding و انواع آن (ZeRO, FSDP)
• 22. پیاده‌سازی ZeRO Stage 1
• 23. پیاده‌سازی ZeRO Stage 2
• 24. پیاده‌سازی ZeRO Stage 3
• 25. پیاده‌سازی Fully Sharded Data Parallel (FSDP)
• 26. مدیریت حافظه در آموزش توزیع‌شده
• 27. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه: Gradient Checkpointing
• 28. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه: Offloading
• 29. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه: Mixed Precision Training
• 30. استفاده از فرمت‌های داده با دقت پایین‌تر (FP16, BF16)
• 31. مدیریت و بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش توزیع‌شده
• 32. شناسایی گلوگاه‌های مصرف انرژی در سخت‌افزار
• 33. روش‌های کاهش مصرف انرژی در GPUها
• 34. استفاده از سخت‌افزارهای بهینه‌تر برای مصرف انرژی
• 35. بهینه‌سازی الگوریتم‌های آموزش برای مصرف انرژی کمتر
• 36. بررسی تأثیر پارامترهای آموزش بر مصرف انرژی
• 37. مفهوم مقیاس‌پذیری (Scalability) در آموزش توزیع‌شده
• 38. معیارهای سنجش مقیاس‌پذیری (Weak vs Strong Scaling)
• 39. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مقیاس‌های بزرگ
• 40. روش‌های افزایش مقیاس‌پذیری
• 41. استفاده از سیستم‌های ارکستراسیون (Kubernetes, Slurm)
• 42. مدیریت و مانیتورینگ کلاستر آموزش توزیع‌شده
• 43. ابزارهای مانیتورینگ مصرف منابع (CPU, GPU, Network)
• 44. ابزارهای مانیتورینگ مصرف انرژی
• 45. ثبات و تحمل‌پذیری خطا (Fault Tolerance) در آموزش توزیع‌شده
• 46. تکنیک‌های Checkpointing و بازیابی
• 47. مدیریت خرابی گره‌ها (Node Failures)
• 48. مدیریت خرابی پردازنده‌ها (Process Failures)
• 49. اتصال به سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده (Distributed Storage)
• 50. استفاده از سیستم‌های ذخیره‌سازی موازی (NFS, Lustre)
• 51. بهینه‌سازی خواندن و نوشتن داده در آموزش توزیع‌شده
• 52. شبکه‌بندی (Networking) در آموزش توزیع‌شده
• 53. اهمیت پهنای باند و تأخیر شبکه
• 54. تکنیک‌های بهینه‌سازی ارتباطات شبکه (NCCL, Gloo)
• 55. استفاده از پروتکل‌های شبکه با کارایی بالا
• 56. تکنیک‌های فشرده‌سازی ارتباطات
• 57. آموزش مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) با رویکرد توزیع‌شده
• 58. آموزش مدل‌های Vision Transformer (ViT) با رویکرد توزیع‌شده
• 59. آموزش مدل‌های Graph Neural Networks (GNNs) با رویکرد توزیع‌شده
• 60. آموزش مدل‌های مولد (Generative Models) با رویکرد توزیع‌شده
• 61. بهینه‌سازی فرآیند Fine-tuning مدل‌های بزرگ
• 62. استفاده از تکنیک‌های Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
• 63. LoRA (Low-Rank Adaptation)
• 64. Prefix Tuning
• 65. Prompt Tuning
• 66. Adapter Tuning
• 67. آموزش توزیع‌شده با استفاده از تکنیک‌های quantization
• 68. Quantization-Aware Training
• 69. Post-Training Quantization
• 70. مدل‌های سخت‌افزاری و معماری‌های بهینه‌شده برای هوش مصنوعی
• 71. پردازنده‌های گرافیکی (GPUs) و شتاب‌دهنده‌های اختصاصی (TPUs, NPUs)
• 72. معماری‌های پردازشی موازی
• 73. نقش هوش مصنوعی در بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 74. پژوهش‌های پیشرو در زمینه آموزش توزیع‌شده و مصرف انرژی
• 75. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی در آموزش مدل‌های بزرگ
• 76. ملاحظات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
• 77. ارزیابی کارایی و مصرف انرژی مدل‌های توزیع‌شده
• 78. طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم آموزش توزیع‌شده مقیاس‌پذیر
• 79. مطالعه موردی: آموزش یک مدل زبان بزرگ در مقیاس پتابایت
• 80. مطالعه موردی: آموزش یک مدل بینایی ماشین با مصرف انرژی بهینه
• 81. مدیریت لجستیک و منابع در پروژه‌های آموزش توزیع‌شده
• 82. استراتژی‌های کاهش هزینه در آموزش توزیع‌شده
• 83. مستندسازی و اشتراک‌گذاری دانش در تیم‌های آموزش توزیع‌شده
• 84. آینده آموزش توزیع‌شده و یادگیری عمیق
• 85. نقش فدرال لرنینگ (Federated Learning) در کنار آموزش توزیع‌شده
• 86. آموزش توزیع‌شده و تأثیر آن بر توسعه پایدار
• 87. ملاحظات حقوقی و قانونی در استفاده از داده‌ها در آموزش توزیع‌شده
• 88. مدیریت چرخه عمر مدل‌های آموزش‌دیده توزیع‌شده
• 89. استانداردسازی در آموزش توزیع‌شده
• 90. تکنیک‌های خودکارسازی فرآیند آموزش توزیع‌شده (AutoML)
• 91. آموزش توزیع‌شده و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 92. بهینه‌سازی مصرف انرژی در زمان استنتاج (Inference)
• 93. مدیریت داده‌های حجیم و توزیع‌شده برای آموزش
• 94. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده در مقیاس توزیع‌شده
• 95. ارزیابی جامع عملکرد و مصرف انرژی سیستم‌های آموزش توزیع‌شده
• 96. پیاده‌سازی نرم‌افزارهای سفارشی برای تسریع آموزش توزیع‌شده