دوره راهکارهای پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) بر روی تراشه‌های اپل (Apple Silicon) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و اجرای مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) بر روی تراشه‌های اپل (Apple Silicon)

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

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی بر روی سخت‌افزارهای تخصصی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری تراشه‌های سری اپل سیلیکون و حافظه یکپارچه
• 2. آشنایی با ساختار پردازنده‌های مرکزی و گرافیکی در معماری ARM
• 3. بررسی اهمیت حافظه یکپارچه در اجرای مدل‌های بزرگ زبانی
• 4. مفاهیم پایه در هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. انتخاب مدل‌های بهینه برای اجرا روی سخت‌افزارهای محلی
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای هوش مصنوعی در سیستم‌عامل مک
• 7. آشنایی با کتابخانه‌های شتاب‌دهنده سخت‌افزاری اپل
• 8. تکنیک‌های کمی‌سازی مدل برای کاهش مصرف حافظه
• 9. بررسی فرمت‌های مدل مانند GGUF برای اجرا در محیط محلی
• 10. مدیریت منابع محاسباتی در سیستم‌عامل macOS برای پردازش‌های سنگین
• 11. مفاهیم اساسی فریم‌ورک EXO در اجرای مدل‌های توزیع‌شده
• 12. معماری کلاسترینگ سخت‌افزاری بر پایه تراشه‌های اپل
• 13. روش‌های بارگذاری مدل‌های زبانی در حافظه سیستم
• 14. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی در تراشه‌های سری M
• 15. نقش موتور عصبی اپل در تسریع استنتاج مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. پیاده‌سازی استنتاج مدل با استفاده از کتابخانه Core ML
• 17. بررسی محدودیت‌های توان مصرفی و حرارتی در اجرای مدل‌های بزرگ
• 18. تکنیک‌های مدیریت کش و حافظه در مدل‌های زبانی
• 19. اجرای مدل‌های چندوجهی بر روی پردازنده گرافیکی اپل
• 20. شخصی‌سازی پارامترهای استنتاج برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 21. روش‌های مانیتورینگ عملکرد سخت‌افزار در حین اجرای مدل
• 22. توسعه رابط کاربری برای تعامل با مدل‌های اجرا شده روی سیستم
• 23. بررسی چالش‌های همگام‌سازی در اجرای مدل‌های بزرگ بر روی چند دستگاه
• 24. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های محلی مدل‌های زبانی
• 25. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل بدون افت دقت محسوس
• 26. استفاده از شتاب‌دهنده‌های برداری در محیط توسعه اپل
• 27. بهینه‌سازی مصرف حافظه برای مدل‌های با پارامتر بالا
• 28. بررسی ابزارهای پروفایلینگ برای شناسایی گلوگاه‌های سخت‌افزاری
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی هوشمند با استفاده از حافظه محلی
• 30. ارزیابی دقت مدل‌های کمی‌سازی شده در مقایسه با مدل‌های اصلی
• 31. توسعه ساختار API برای دسترسی به مدل‌های محلی
• 32. راهکارهای افزایش پایداری سیستم در حین اجرای وظایف سنگین
• 33. بررسی آینده معماری تراشه‌های اپل در توسعه هوش مصنوعی
• 34. اصول بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری برای سخت‌افزارهای خاص
• 35. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل و پیکربندی آن‌ها
• 36. شبیه‌سازی محیط‌های اجرای سنگین بر روی لپ‌تاپ‌های سری مک‌بوک
• 37. تکنیک‌های کاهش تاخیر در تولید متن توسط مدل‌های محلی
• 38. به‌کارگیری استانداردهای نوین در اجرای مدل‌های زبانی بزرگ
• 39. حل مسائل متداول در هنگام اجرای مدل‌های سنگین روی اپل سیلیکون
• 40. ارائه نهایی و مستندسازی پروژه‌های اجرا شده بر روی سخت‌افزار محلی