دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مصرف انرژی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با تمرکز بر مصرف انرژی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Distributed Training و ضرورت آن در مدل‌های بزرگ
• 2. بررسی چالش‌های آموزش مدل‌های بزرگ
• 3. معماری‌های Distributed Training: Data Parallelism
• 4. معماری‌های Distributed Training: Model Parallelism
• 5. معماری‌های Distributed Training: Pipeline Parallelism
• 6. بررسی و مقایسه Data Parallelism و Model Parallelism
• 7. آشنایی با فریم‌ورک‌های Distributed Training: PyTorch DistributedDataParallel
• 8. آشنایی با فریم‌ورک‌های Distributed Training: TensorFlow Distributed
• 9. آشنایی با فریم‌ورک‌های Distributed Training: Horovod
• 10. استفاده از Horovod برای آموزش مدل‌های بزرگ
• 11. بهینه‌سازی ارتباطات در Distributed Training: All-Reduce
• 12. بهینه‌سازی ارتباطات در Distributed Training: Reduce-Scatter
• 13. بهینه‌سازی ارتباطات در Distributed Training: Broadcast
• 14. روش‌های کاهش مصرف انرژی در Distributed Training: Quantization
• 15. روش‌های کاهش مصرف انرژی در Distributed Training: Pruning
• 16. روش‌های کاهش مصرف انرژی در Distributed Training: Knowledge Distillation
• 17. تاثیر Batch Size بر مصرف انرژی و کارایی Distributed Training
• 18. مانیتورینگ مصرف انرژی در طول آموزش Distributed
• 19. ابزارهای مانیتورینگ مصرف انرژی (PowerAPI, Nvidia SMI)
• 20. بهینه‌سازی تنظیمات هایپرپارامتر برای کاهش مصرف انرژی
• 21. استراتژی‌های زمان‌بندی (Scheduling) وظایف در Distributed Training
• 22. استفاده از GPUهای متنوع در Distributed Training
• 23. مدیریت حافظه در Distributed Training
• 24. بررسی تاثیر Precision در مصرف انرژی (FP32, FP16, BF16)
• 25. پیاده‌سازی Mixed Precision Training در PyTorch
• 26. پیاده‌سازی Mixed Precision Training در TensorFlow
• 27. استفاده از Automatic Mixed Precision (AMP)
• 28. بررسی تاثیر Gradient Accumulation بر مصرف انرژی
• 29. استفاده از Checkpointing برای کاهش مصرف حافظه
• 30. استفاده از Offloading برای کاهش مصرف حافظه
• 31. Distributed Training بر روی خوشه‌های ابری (AWS, Google Cloud, Azure)
• 32. استفاده از Containerization (Docker, Kubernetes) در Distributed Training
• 33. مقایسه هزینه‌های آموزش Distributed در پلتفرم‌های مختلف ابری
• 34. بررسی روش‌های Fault Tolerance در Distributed Training
• 35. استفاده از Monitoring Tools برای تشخیص و رفع مشکلات Distributed Training
• 36. Case Study: پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های Transformer
• 37. Case Study: بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های BERT
• 38. بررسی آخرین تحقیقات در زمینه Distributed Training و مصرف انرژی
• 39. آینده Distributed Training و نقش آن در توسعه مدل‌های بزرگ