دوره راهنمای کاربردی آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با تکنیک‌های LoRA و QLoRA همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با تکنیک‌های LoRA و QLoRA

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

موضوع میانی: بهینه‌سازی و شخصی‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با چرخه حیات توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. مفاهیم پایه در یادگیری نظارت‌شده و پیش‌آموزش
• 4. چالش‌های محاسباتی در آموزش کامل مدل‌های بزرگ
• 5. معرفی روش‌های بهینه‌سازی پارامترها
• 6. مفهوم یادگیری کارآمد با پارامترهای کم یا PEFT
• 7. آشنایی با ساختار و مبانی ریاضی LoRA
• 8. مزایای استفاده از LoRA در کاهش هزینه‌های سخت‌افزاری
• 9. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل و کوانتیزاسیون
• 10. معرفی الگوریتم QLoRA و نقش آن در کاهش مصرف حافظه
• 11. بررسی تفاوت‌های فنی Full Fine-Tuning و روش‌های تطبیقی
• 12. آماده‌سازی مجموعه داده برای آموزش مدل‌های تخصصی
• 13. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های متنی فارسی و انگلیسی
• 14. استانداردهای برچسب‌گذاری داده برای بهبود عملکرد مدل
• 15. تنظیمات محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز
• 16. کار با کتابخانه Hugging Face در فرآیند آموزش
• 17. پیاده‌سازی مدل‌های پایه (Base Models) در محیط محلی
• 18. بررسی نقش توکن‌سازها و مدیریت واژگان در مدل
• 19. پیکربندی پارامترهای اصلی در LoRA
• 20. انتخاب لایه‌های هدف برای تزریق آداپتورها
• 21. استفاده از کوانتیزاسیون ۴ بیتی برای بهینه‌سازی حافظه گرافیکی
• 22. مدیریت حافظه در کارت‌های گرافیک با محدودیت منابع
• 23. آموزش گام‌به‌گام مدل با استفاده از تکنیک QLoRA
• 24. نظارت بر فرآیند آموزش و پایش نمودارهای خطا
• 25. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش در آموزش مدل
• 26. ارزیابی مدل‌های آموزش‌دیده با معیارهای کمی
• 27. تست کیفی مدل در سناریوهای کاربردی خاص
• 28. ترکیب وزن‌های آداپتور با مدل اصلی
• 29. استراتژی‌های ادغام مدل برای استقرار نهایی
• 30. بهینه‌سازی مدل‌های استخراج‌شده برای محیط‌های عملیاتی
• 31. تکنیک‌های استنتاج سریع و کاهش تأخیر پاسخ‌دهی
• 32. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در آموزش مدل‌های محلی
• 33. ملاحظات اخلاقی و فنی در خروجی مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 34. مدیریت نسخه‌گذاری مدل‌ها و داده‌های آموزشی
• 35. به‌کارگیری مدل‌های بهینه‌شده در سامانه‌های سازمانی
• 36. عیب‌یابی خطاهای متداول در فرآیند آموزش
• 37. روش‌های افزایش دقت مدل بدون افزایش حجم محاسبات
• 38. مقایسه عملکرد مدل‌های LoRA و QLoRA در کاربردهای مختلف
• 39. مستندسازی فرآیند آموزش و نگهداری مدل
• 40. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید و یادگیری مداوم
• 41. آینده پژوهی در حوزه بهینه‌سازی مدل‌های زبانی در ایران