دوره راهنمای عملیاتی بهینه‌سازی و اجرای مدل‌های زبانی با استفاده از OpenVino و تکنیک‌های کوانتیزاسیون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملیاتی بهینه‌سازی و اجرای مدل‌های زبانی با استفاده از OpenVino و تکنیک‌های کوانتیزاسیون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) بر روی سخت‌افزارهای بومی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با اکوسیستم OpenVino و نقش آن در بومی‌سازی هوش مصنوعی
• 3. بررسی سخت‌افزارهای پردازشی و بهینه‌سازی برای محیط‌های بومی
• 4. مفاهیم پایه کوانتیزاسیون و ضرورت آن در کاهش مصرف منابع
• 5. تحلیل ساختار مدل‌های خانواده Llama و ویژگی‌های فنی آن‌ها
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه OpenVino بر روی سیستم‌عامل‌های استاندارد
• 7. آماده‌سازی مدل‌های زبانی برای تبدیل به فرمت IR
• 8. استفاده از ابزار Model Optimizer برای بهینه‌سازی گراف محاسباتی
• 9. بررسی تکنیک‌های کوانتیزاسیون وزن‌ها به ۴ بیت
• 10. ارزیابی دقت مدل پس از فرآیند کوانتیزاسیون
• 11. مدیریت حافظه در مدل‌های زبانی بزرگ هنگام اجرای محلی
• 12. استفاده از کتابخانه NNCF برای بهینه‌سازی دقیق‌تر مدل‌ها
• 13. بررسی کارایی اجرای مدل بر روی پردازنده‌های مرکزی با معماری x86
• 14. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در پردازشگرهای گرافیکی داخلی
• 15. پیاده‌سازی رابط برنامه‌نویسی OpenVino در محیط پایتون
• 16. مدیریت توکن‌سازها و پیش‌پردازش داده‌ها در مدل‌های بهینه‌شده
• 17. بررسی تأثیر کوانتیزاسیون بر سرعت پاسخ‌دهی مدل
• 18. استراتژی‌های اجرای موازی مدل‌های زبانی در سرورهای محلی
• 19. بهینه‌سازی مصرف انرژی در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در فرآیند تبدیل مدل
• 21. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 22. استقرار مدل‌های بهینه‌شده در محیط‌های عملیاتی و سازمانی
• 23. کاربرد مدل‌های زبانی کوچک‌سازی شده در سامانه‌های بومی
• 24. امنیت و حریم خصوصی در اجرای محلی مدل‌های زبانی
• 25. نظارت بر عملکرد مدل و تحلیل لاگ‌های استنتاج
• 26. تکنیک‌های مدیریت حافظه نهان برای افزایش سرعت تولید متن
• 27. سفارشی‌سازی پارامترهای تولید متن در مدل‌های بهینه‌شده
• 28. یکپارچه‌سازی مدل‌های بهینه‌شده با نرم‌افزارهای کاربردی سازمانی
• 29. بررسی آینده سخت‌افزارهای پردازشی برای هوش مصنوعی در کشور
• 30. ارائه راهکارهای مقیاس‌پذیری برای مدل‌های زبانی در مقیاس بزرگ
• 31. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی و استقرار مدل‌ها