دوره پایش هوشمند عملکرد یادگیری توزیع‌شده: از متریک‌ها تا تشخیص گلوگاه‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایش هوشمند عملکرد یادگیری توزیع‌شده: از متریک‌ها تا تشخیص گلوگاه‌ها

موضوع کلی: یادگیری ماشین توزیع‌شده و مهندسی سامانه‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: پایش و ارزیابی عملکرد در یادگیری ماشین توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 2. معماری‌های رایج در یادگیری توزیع‌شده
• 3. چرخه اجرای یک آزمایش یادگیری توزیع‌شده
• 4. اجزای عملکردی سامانه‌های آموزش توزیع‌شده
• 5. تعریف شاخص‌های عملکرد و معیارهای موفقیت
• 6. متریک‌های زمان اجرا در آموزش مدل
• 7. اندازه‌گیری زمان هر گام آموزشی
• 8. اندازه‌گیری زمان هر دوره آموزش
• 9. Throughput و نرخ پردازش نمونه‌ها
• 10. Latency و تأخیر در مسیر آموزش
• 11. تحلیل مصرف CPU در گره‌های آموزشی
• 12. تحلیل مصرف GPU و شتاب‌دهنده‌ها
• 13. پایش حافظه RAM و VRAM
• 14. پایش مصرف دیسک و عملیات ورودی‌ـ‌خروجی
• 15. اندازه‌گیری مصرف شبکه بین گره‌ها
• 16. پایش پهنای باند شبکه
• 17. اندازه‌گیری Network Latency
• 18. تحلیل سربار ارتباطات بین پردازنده‌ها
• 19. متریک‌های همگام‌سازی در آموزش توزیع‌شده
• 20. پایش زمان انتظار گره‌ها
• 21. شناسایی Straggler در گره‌های آموزشی
• 22. اندازه‌گیری نرخ استفاده از منابع
• 23. تحلیل توازن بار بین گره‌ها
• 24. پایش مقیاس‌پذیری با افزایش تعداد گره‌ها
• 25. تحلیل Strong Scaling
• 26. تحلیل Weak Scaling
• 27. اندازه‌گیری Scaling Efficiency
• 28. مقایسه آموزش تک‌گرهی و چندگرهی
• 29. پایش عملکرد Data Parallelism
• 30. پایش عملکرد Model Parallelism
• 31. پایش عملکرد Pipeline Parallelism
• 32. پایش آموزش ترکیبی و Hybrid Parallelism
• 33. متریک‌های همگرایی مدل
• 34. پایش Loss در آموزش توزیع‌شده
• 35. پایش Accuracy و معیارهای ارزیابی مدل
• 36. ارتباط متریک‌های سیستم و کیفیت مدل
• 37. تشخیص افت عملکرد حین آموزش
• 38. تشخیص نوسان در زمان اجرای گام‌ها
• 39. تحلیل تغییرات Throughput در طول آموزش
• 40. تحلیل روند مصرف منابع
• 41. ثبت و نگهداری متریک‌های آموزشی
• 42. طراحی ساختار مناسب برای Telemetry
• 43. جمع‌آوری متریک‌های سیستم و مدل
• 44. برچسب‌گذاری و سازمان‌دهی متریک‌ها
• 45. مدیریت Time Series Metrics
• 46. طراحی داشبورد پایش عملکرد
• 47. نمایش هم‌زمان متریک‌های گره‌ها
• 48. مقایسه عملکرد گره‌های مختلف
• 49. طراحی داشبورد برای Training Job
• 50. هشداردهی بر اساس آستانه‌های عملکرد
• 51. هشداردهی بر اساس ناهنجاری
• 52. تشخیص خودکار Anomaly در متریک‌ها
• 53. تحلیل Root Cause در افت عملکرد
• 54. Correlation بین متریک‌های مختلف
• 55. تحلیل وابستگی منابع و عملکرد
• 56. تحلیل Bottleneck در پردازش داده
• 57. تحلیل Bottleneck در محاسبات مدل
• 58. تحلیل Bottleneck در ارتباطات شبکه
• 59. تحلیل Bottleneck در همگام‌سازی
• 60. پروفایل‌سازی Distributed Training
• 61. تحلیل Traceهای اجرای آموزش
• 62. پروفایل‌سازی ارتباطات بین گره‌ها
• 63. پروفایل‌سازی GPU و Kernelهای محاسباتی
• 64. تحلیل زمان انتظار برای داده
• 65. تحلیل Data Loading در سامانه توزیع‌شده
• 66. اثر اندازه Batch بر عملکرد
• 67. اثر تعداد Workerها بر Throughput
• 68. اثر اندازه مدل بر مصرف منابع
• 69. اثر تعداد گره‌ها بر زمان آموزش
• 70. تحلیل Checkpoint و اثر آن بر عملکرد
• 71. اندازه‌گیری زمان ذخیره و بازیابی Checkpoint
• 72. پایش پایداری Jobهای توزیع‌شده
• 73. تشخیص خرابی گره‌ها از روی متریک‌ها
• 74. پایش Retry و اجرای مجدد وظایف
• 75. تحلیل Fault Tolerance و سربار آن
• 76. مقایسه راهکارهای بهینه‌سازی عملکرد
• 77. بهینه‌سازی ارتباطات بین گره‌ها
• 78. بهینه‌سازی تخصیص منابع محاسباتی
• 79. بهینه‌سازی زمان‌بندی Jobهای آموزشی
• 80. بهینه‌سازی Data Pipeline
• 81. بهینه‌سازی همگام‌سازی مدل
• 82. تحلیل هزینه محاسباتی آموزش
• 83. پایش مصرف انرژی در زیرساخت آموزش
• 84. طراحی معیارهای Cost Efficiency
• 85. تحلیل Performance per Dollar
• 86. پایش عملکرد در محیط‌های ابری
• 87. پایش Training Jobهای کانتینری
• 88. پایش یادگیری توزیع‌شده در Kubernetes
• 89. یکپارچه‌سازی متریک‌ها با سیستم‌های Observability
• 90. طراحی Pipeline کامل جمع‌آوری و تحلیل متریک‌ها
• 91. ساخت داشبورد عملیاتی برای آموزش توزیع‌شده
• 92. طراحی سامانه هشداردهی چندسطحی
• 93. تحلیل یک سناریوی واقعی افت عملکرد
• 94. پروژه عملی شناسایی و رفع گلوگاه آموزشی
• 95. پروژه نهایی طراحی سامانه جامع پایش عملکرد یادگیری توزیع‌شده