دوره راهنمای کاربردی فشرده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین با استفاده از OpenVINO و MLflow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی فشرده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین با استفاده از OpenVINO و MLflow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Deployment)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بینایی محور
• 2. آشنایی با مدل Phi 3.5 Vision و کاربردهای آن
• 3. آمادگی محیط توسعه برای پردازش مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. مفاهیم پایه بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 5. معرفی ابزار OpenVINO و نقش آن در شتاب‌دهی سخت‌افزاری
• 6. آشنایی با پلتفرم MLflow برای مدیریت چرخه عمر مدل
• 7. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های مورد نیاز در محیط پایتون
• 8. تحلیل ساختار گراف مدل‌های بینایی ماشین
• 9. روش‌های پیش‌پردازش داده‌های ورودی برای مدل‌های چندوجهی
• 10. استفاده از ابزار Model Optimizer در OpenVINO
• 11. مفاهیم فشرده‌سازی مدل شامل کوانتایزیشن و هرس کردن
• 12. بررسی انواع کوانتایزیشن در مدل‌های زبانی بزرگ
• 13. تبدیل مدل‌های PyTorch به فرمت OpenVINO IR
• 14. استفاده از MLflow برای ثبت و نسخه‌بندی مدل‌های بهینه‌شده
• 15. ارزیابی دقت مدل پس از فرآیند فشرده‌سازی
• 16. بهینه‌سازی حافظه برای استقرار مدل روی سخت‌افزارهای محدود
• 17. استفاده از تکنیک‌های FP16 و INT8 برای کاهش حجم مدل
• 18. مدیریت پیکربندی‌های استقرار در محیط‌های تولیدی
• 19. پیاده‌سازی استنتاج سریع با استفاده از OpenVINO Runtime
• 20. مانیتورینگ عملکرد مدل با استفاده از ابزارهای بومی
• 21. تکنیک‌های کاهش تاخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های بینایی
• 22. یکپارچه‌سازی مدل‌های بهینه‌شده در سیستم‌های نرم‌افزاری
• 23. عیب‌یابی خطاهای رایج در تبدیل و فشرده‌سازی مدل
• 24. تست استرس و سنجش پایداری مدل در شرایط بار کاری
• 25. به‌کارگیری استانداردهای امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 26. مستندسازی مراحل بهینه‌سازی و استقرار در پروژه
• 27. توسعه رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های بینایی
• 28. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 29. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری متناسب با استانداردهای داخلی
• 30. ارائه نتایج نهایی و گزارش‌گیری از بهبود عملکرد مدل