دوره راهنمای کاربردی بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های بینایی-زبانی (Florence-2) با استفاده از ابزار OpenVINO برای افزایش سرعت پردازش در سخت‌افزارهای بومی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های بینایی-زبانی (Florence-2) با استفاده از ابزار OpenVINO برای افزایش سرعت پردازش در سخت‌افزارهای بومی

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

موضوع میانی: مهندسی عملیاتی مدل‌های زبانی و بینایی (LLMOps & Vision Models)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی بینایی-زبانی و معماری مدل Florence-2
• 2. معرفی اکوسیستم OpenVINO برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 3. بررسی ساختار مدل‌های چندوجهی و اهمیت تبدیل آن‌ها به فرمت IR
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و نصب کتابخانه‌های مورد نیاز
• 5. بارگذاری مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده از طریق Hugging Face
• 6. تحلیل معماری مدل Florence-2 و درک لایه‌های رمزگذار و رمزگشا
• 7. پیش‌پردازش داده‌های ورودی برای مدل‌های بینایی-زبانی
• 8. استخراج گراف محاسباتی مدل جهت آماده‌سازی برای تبدیل
• 9. روش‌های تبدیل مدل‌های PyTorch به فرمت Intermediate Representation
• 10. کار با ابزار Model Optimizer در مجموعه OpenVINO
• 11. تنظیم پارامترهای دقت و کوانتایزاسیون مدل برای سخت‌افزارهای مقصد
• 12. بررسی بهینه‌سازی وزن‌های مدل با استفاده از فرمت FP16 و INT8
• 13. مدیریت حافظه در فرآیند تبدیل مدل‌های سنگین بینایی
• 14. اعتبارسنجی خروجی مدل پس از تبدیل به فرمت OpenVINO
• 15. تفاوت‌های عملکردی بین مدل اصلی و مدل بهینه‌شده در استنتاج
• 16. راهکارهای استقرار مدل روی پردازنده‌های مرکزی و گرافیکی
• 17. آشنایی با موتور استنتاج OpenVINO Runtime برای اجرای بهینه
• 18. پیاده‌سازی رابط برنامه‌نویسی برای فراخوانی مدل بهینه‌شده
• 19. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی مدل در سناریوهای کاربردی بومی
• 20. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی برای افزایش سرعت پردازش
• 21. مدیریت خطاهای رایج در فرآیند تبدیل و استقرار مدل‌ها
• 22. بررسی معیارهای سنجش دقت مدل پس از کوانتایزاسیون
• 23. آموزش ابزارهای مانیتورینگ عملکرد مدل روی سخت‌افزار
• 24. تکنیک‌های کاهش حجم مدل بدون افت کیفیت خروجی
• 25. یکپارچه‌سازی مدل Florence-2 در پروژه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• 26. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های بینایی-زبانی
• 27. توسعه تست‌های واحد برای تأیید صحت عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 28. به‌روزرسانی و مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در چرخه‌ حیات LLMOps
• 29. چشم‌انداز آینده مدل‌های چندوجهی سبک در سخت‌افزارهای لبه‌ای