دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با Horovod همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 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 آموزش توزیع‌شده در یادگیری عمیق
• 2. مفاهیم پایه‌ای پردازش موازی و توزیع‌شده
• 3. آشنایی با Horovod و معماری آن
• 4. نصب و پیکربندی Horovod
• 5. آماده‌سازی محیط توسعه برای آموزش توزیع‌شده
• 6. مبانی چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 7. پیاده‌سازی مدل‌های ساده با TensorFlow
• 8. پیاده‌سازی مدل‌های ساده با PyTorch
• 9. مفهوم Data Parallelism در آموزش توزیع‌شده
• 10. پیاده‌سازی Data Parallelism با Horovod در TensorFlow
• 11. پیاده‌سازی Data Parallelism با Horovod در PyTorch
• 12. آموزش مدل‌های بزرگ روی چندین GPU
• 13. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
• 14. الگوریتم All-reduce و نقش آن در Horovod
• 15. مدیریت مقیاس‌پذیری با Horovod
• 16. استفاده از Horovod با MPI
• 17. استفاده از Horovod با Gloo
• 18. استفاده از Horovod با NCCL
• 19. تنظیمات پیشرفته Horovod
• 20. مدیریت حافظه در آموزش توزیع‌شده
• 21. عیب‌یابی مشکلات رایج در Horovod
• 22. مانیتورینگ و پرفورمنس آموزش توزیع‌شده
• 23. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ (TensorBoard, Weights & Biases)
• 24. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 25. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای مدل‌های بزرگ
• 26. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 27. آموزش مدل‌های بینایی ماشین با Horovod
• 28. آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی با Horovod
• 29. استفاده از Horovod با داده‌های حجیم
• 30. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها برای آموزش توزیع‌شده
• 31. استفاده از فریم‌ورک‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده
• 32. آموزش مدل‌های GAN با Horovod
• 33. آموزش مدل‌های Reinforcement Learning با Horovod
• 34. مفاهیم Model Parallelism
• 35. پیاده‌سازی Model Parallelism (مقدماتی)
• 36. تلفیق Data و Model Parallelism
• 37. استفاده از Horovod در محیط‌های ابری (AWS, GCP, Azure)
• 38. پیکربندی Horovod در Kubernetes
• 39. استفاده از Docker برای محیط‌های آموزش توزیع‌شده
• 40. مدیریت اعتبارنامه‌ها و دسترسی‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 41. نکات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
• 42. مفاهیم بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 43. استفاده از ابزارهای بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Optuna, Ray Tune)
• 44. آموزش مدل‌های با پارامترهای بسیار زیاد
• 45. مدیریتcheckpointing در آموزش توزیع‌شده
• 46. بازگردانی آموزش از checkpoints
• 47. استفاده از Horovod برای آموزش مدل‌های سفارشی
• 48. پیاده‌سازی توابع loss سفارشی در Horovod
• 49. پیاده‌سازی متریک‌های سفارشی در Horovod
• 50. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش توزیع‌شده
• 51. مفاهیم و کاربردهای Federated Learning
• 52. تفاوت Federated Learning با آموزش توزیع‌شده
• 53. آموزش مدل‌های با ملاحظات حریم خصوصی
• 54. مقدمه‌ای بر Edge Computing
• 55. آموزش مدل‌ها در دستگاه‌های Edge
• 56. چالش‌های آموزش توزیع‌شده در شبکه‌های نامتقارن
• 57. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) و آموزش توزیع‌شده
• 58. آموزش مدل‌های مولد با Horovod
• 59. استفاده از Horovod برای آموزش مدل‌های Time Series
• 60. مدل‌های توصیه گر و آموزش توزیع‌شده
• 61. بهینه‌سازی پردازش داده (Data Preprocessing) برای آموزش توزیع‌شده
• 62. استفاده از کتابخانه‌های پردازش داده موازی (Dask, Spark)
• 63. مدیریت لاگ‌ها و خطاهای توزیع‌شده
• 64. تکنیک‌های کاهش نویز در آموزش توزیع‌شده
• 65. مفاهیم و کاربردهای Distributed Transformers
• 66. آموزش مدل‌های بزرگ با تکنیک‌های Sparsity
• 67. استفاده از Horovod با کتابخانه‌های گرافیکی (OpenCV)
• 68. آموزش مدل‌های پردازش صدا با Horovod
• 69. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای آموزش توزیع‌شده
• 70. نقش GPU در آموزش توزیع‌شده
• 71. استفاده از TPU ها برای آموزش توزیع‌شده
• 72. مفاهیم و کاربردهای Distributed Reinforcement Learning
• 73. مدیریت هزینه‌ها در آموزش توزیع‌شده ابری
• 74. انتخاب استراتژی مناسب آموزش توزیع‌شده
• 75. آینده آموزش توزیع‌شده
• 76. تکنیک‌های پیشرفته Data Parallelism
• 77. مفاهیم و کاربردهای Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)
• 78. استفاده از Horovod با فریم‌ورک‌های MLops
• 79. مدیریت Pipeline آموزش توزیع‌شده
• 80. مفاهیم و کاربردهای Model Parallelism پیشرفته
• 81. پیاده‌سازی Model Parallelism با کتابخانه‌های تخصصی
• 82. تکنیک‌های Efficient Fine-tuning برای مدل‌های بزرگ
• 83. آموزش مدل‌ها با محدودیت‌های حافظه
• 84. مفاهیم و کاربردهای Mixture of Experts (MoE)
• 85. پیاده‌سازی MoE با Horovod
• 86. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری در محیط‌های توزیع‌شده
• 87. تکنیک‌های Debugging در سناریوهای توزیع‌شده
• 88. استفاده از Horovod برای آموزش مدل‌های Anomaly Detection
• 89. آموزش مدل‌های با داده‌های نامتعادل
• 90. مفاهیم و کاربردهای Federated Analytics
• 91. پیاده‌سازی Federated Learning با Horovod (مقدماتی)
• 92. مدیریت ارتباطات در شبکه‌های با تاخیر بالا
• 93. بهینه‌سازی زمانبندی وظایف در آموزش توزیع‌شده
• 94. مفاهیم و کاربردهای Distributed Optimization Algorithms
• 95. استفاده از Horovod در سیستم‌های High-Performance Computing (HPC)
• 96. آموزش مدل‌های با نیاز به دقت بالا
• 97. مفاهیم و کاربردهای Distributed Bayesian Optimization
• 98. بهینه‌سازی مصرف پهنای باند در آموزش توزیع‌شده
• 99. مقدمه‌ای بر شبکه‌های توزیع‌شده برای یادگیری عمیق
• 100. استفاده از Horovod برای آموزش مدل‌های Time Series Forecasting