دوره راهنمای کاربردی بهینه‌سازی و اجرای مدل‌های Stable Diffusion با استفاده از ابزار OpenVINO بر روی پردازنده‌های مرکزی (CPU) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی بهینه‌سازی و اجرای مدل‌های Stable Diffusion با استفاده از ابزار OpenVINO بر روی پردازنده‌های مرکزی (CPU)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های مولد (Generative AI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه هوش مصنوعی مولد و مدل‌های انتشار
• 2. معماری مدل‌های Stable Diffusion و نحوه عملکرد آن‌ها
• 3. آشنایی با ابزار OpenVINO و نقش آن در بهینه‌سازی مدل‌ها
• 4. بررسی مزایای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی بر روی پردازنده‌های مرکزی
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای اجرای مدل‌های مولد
• 6. آشنایی با کتابخانه‌های مورد نیاز برای کار با مدل‌های Stable Diffusion
• 7. آماده‌سازی مدل‌های Stable Diffusion برای تبدیل به فرمت OpenVINO
• 8. بررسی فرآیند تبدیل مدل‌های PyTorch به مدل‌های قابل اجرا در OpenVINO
• 9. آشنایی با ساختار IR در OpenVINO و اهمیت آن در استنتاج
• 10. روش‌های کاهش حجم مدل و بهینه‌سازی حافظه برای پردازنده‌های مرکزی
• 11. استفاده از تکنیک Quantization برای افزایش سرعت اجرا
• 12. پیاده‌سازی پایپ‌لاین استنتاج با استفاده از OpenVINO Runtime
• 13. مدیریت حافظه در فرآیند تولید تصویر بر روی CPU
• 14. تنظیم پارامترهای مدل برای تعادل میان کیفیت و سرعت
• 15. آشنایی با مکانیزم‌های زمان‌بندی (Schedulers) در مدل‌های انتشار
• 16. بهینه‌سازی عملیات ریاضی برای پردازنده‌های اینتل
• 17. استفاده از قابلیت‌های پردازش موازی در پردازنده‌های مرکزی
• 18. بررسی ابزارهای بنچ‌مارک‌گیری برای ارزیابی عملکرد مدل
• 19. عیب‌یابی خطاهای متداول در فرآیند استنتاج مدل
• 20. پیاده‌سازی یک رابط کاربری ساده برای اجرای مدل بهینه شده
• 21. بررسی مفاهیم امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در تولید محتوا با هوش مصنوعی
• 23. استفاده از مدل‌های متن به تصویر در کاربردهای آموزشی و پژوهشی
• 24. روش‌های مستندسازی و نگهداری مدل‌های بهینه‌سازی شده
• 25. توسعه و گسترش پروژه برای محیط‌های تولیدی با محدودیت سخت‌افزاری