دوره راهکارهای بهینه‌سازی و آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های محاسباتی ناهمگون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای بهینه‌سازی و آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبانی در زیرساخت‌های محاسباتی ناهمگون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش کلان‌داده

موضوع میانی: آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های آموزش توزیع‌شده مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری مدل‌های ترنسفورمر و چالش‌های حافظه در مقیاس بزرگ
• 3. بررسی زیرساخت‌های محاسباتی ناهمگون در مراکز داده
• 4. تحلیل محدودیت‌های سخت‌افزاری در آموزش مدل‌های پارامتر بالا
• 5. مفاهیم پایه در رایانش موازی و توزیع‌شده
• 6. توزیع داده‌محور و مدل‌محور در آموزش مدل‌های زبانی
• 7. استراتژی‌های موازی‌سازی ترکیبی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 8. مدیریت حافظه در کارت‌های گرافیک با حافظه محدود
• 9. بهینه‌سازی خط لوله در آموزش توزیع‌شده مدل‌ها
• 10. معرفی تکنیک‌های تقسیم‌بندی پارامترها (ZeRO)
• 11. بررسی نقش حافظه پشته‌ای و مدیریت کش در آموزش توزیع‌شده
• 12. پروتکل‌های ارتباطی و بهینه‌سازی انتقال داده در شبکه
• 13. تحلیل گلوگاه‌های شبکه در خوشه‌های محاسباتی ناهمگون
• 14. استراتژی‌های زمان‌بندی وظایف در محیط‌های محاسباتی ناهمگون
• 15. بهینه‌سازی الگوریتم‌های کاهش سراسری در محیط‌های توزیع‌شده
• 16. تکنیک‌های فشرده‌سازی گرادیان برای کاهش ترافیک شبکه
• 17. مدیریت ناهمگونی در توان پردازشی گره‌ها
• 18. پیاده‌سازی مدل‌های زبانی با استفاده از کتابخانه‌های توزیع‌شده
• 19. بررسی چالش‌های پایداری و تحمل‌پذیری خطا در آموزش طولانی‌مدت
• 20. استراتژی‌های بازسازی مدل پس از بروز خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
• 21. نظارت بر عملکرد و تحلیل بهره‌وری در آموزش توزیع‌شده
• 22. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خوشه‌های محاسباتی بزرگ
• 23. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری نیمه‌نظارتی و توزیع‌شده
• 24. بررسی تطبیقی معماری‌های سخت‌افزاری در مقیاس کلان
• 25. استفاده از حافظه اشتراکی در معماری‌های ناهمگون
• 26. بهینه‌سازی دسترسی به دیسک و بارگذاری داده‌ها
• 27. کاربرد تکنیک‌های کوانتیزاسیون در آموزش توزیع‌شده
• 28. مدیریت همزمانی در آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 29. ارزیابی مدل‌های نهایی و آزمون‌های صحت‌سنجی
• 30. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های چندوجهی
• 31. بهینه‌سازی پارامترهای ابر-شبکه در محیط‌های ناهمگون
• 32. ملاحظات اخلاقی و ضوابط ملی در توسعه هوش مصنوعی
• 33. مستندسازی و گزارش‌دهی فرآیندهای آموزش توزیع‌شده
• 34. آینده‌نگری در توسعه زیرساخت‌های بومی هوش مصنوعی