دوره آموزش سریع‌تر با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی چندگانه: راهنمای عملی Unsloth همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش سریع‌تر با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی چندگانه: راهنمای عملی Unsloth

موضوع کلی: محاسبات با کارایی بالا و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات با کارایی بالا
• 2. معماری پردازنده‌های گرافیکی و کاربرد آن‌ها در یادگیری ماشین
• 3. مفاهیم پایه‌ای یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 4. بررسی کتابخانه‌های اصلی یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 5. مقدمه‌ای بر موازی‌سازی محاسبات
• 6. موازی‌سازی داده‌ها در یادگیری عمیق
• 7. موازی‌سازی مدل در یادگیری عمیق
• 8. معماری‌های توزیع‌شده‌ی آموزش مدل
• 9. ارتباطات بین پردازنده‌ها: PCIe, NVLink
• 10. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
• 11. استفاده از حافظه‌ی اشتراکی در پردازنده‌های گرافیکی چندگانه
• 12. روش‌های کاهش سربار ارتباطی در آموزش توزیع‌شده
• 13. معرفی Unsloth: چارچوبی برای آموزش سریع‌تر
• 14. نصب و پیکربندی Unsloth
• 15. بررسی معماری Unsloth
• 16. استفاده از Unsloth برای موازی‌سازی داده‌ها
• 17. استفاده از Unsloth برای موازی‌سازی مدل
• 18. بهینه‌سازی Batch Size در Unsloth
• 19. استفاده از Optimizerهای پیشرفته در Unsloth
• 20. تنظیم نرخ یادگیری با استفاده از Unsloth
• 21. مانیتورینگ و پروفایلینگ آموزش مدل با Unsloth
• 22. مقایسه‌ی Unsloth با سایر چارچوب‌های موازی‌سازی
• 23. آموزش مدل‌های بزرگ با Unsloth: قدم به قدم
• 24. بهینه‌سازی عملکرد Unsloth بر روی سخت‌افزارهای مختلف
• 25. استفاده از Unsloth با مجموعه‌داده‌های حجیم
• 26. بررسی تکنیک‌های کاهش دقت محاسباتی (Mixed Precision)
• 27. استفاده از تکنیک‌های Quantization در Unsloth
• 28. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 29. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ برای شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
• 30. بهینه‌سازی I/O داده‌ها در آموزش توزیع‌شده
• 31. استفاده از فرمت‌های داده‌ی کارآمد (TFRecord, Parquet)
• 32. بررسی روش‌های فشرده‌سازی مدل
• 33. استفاده از تکنیک‌های Distillation برای کاهش حجم مدل
• 34. آموزش مدل‌های Transformer با استفاده از Unsloth
• 35. آموزش مدل‌های CNN با استفاده از Unsloth
• 36. آموزش مدل‌های RNN/LSTM با استفاده از Unsloth
• 37. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های Generative (GANs, VAEs)
• 38. استفاده از Unsloth در کاربردهای پردازش زبان طبیعی
• 39. استفاده از Unsloth در کاربردهای بینایی ماشین
• 40. استفاده از Unsloth در کاربردهای تشخیص گفتار
• 41. بررسی چالش‌های آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ
• 42. استراتژی‌های مدیریت خطا در آموزش توزیع‌شده
• 43. مقایسه‌ی کارایی Unsloth با سایر ابزارهای مشابه
• 44. بررسی موارد استفاده‌ی واقعی از Unsloth
• 45. بهینه‌سازی پیکربندی Unsloth برای کاربردهای خاص
• 46. استفاده از Unsloth در محیط‌های ابری
• 47. استفاده از Unsloth با Kubernetes
• 48. بررسی آینده‌ی آموزش سریع‌تر با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی چندگانه
• 49. آشنایی با روش‌های جدید موازی‌سازی مدل
• 50. بررسی تکنیک‌های پیشرفته‌ی کاهش سربار ارتباطی
• 51. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های Reinforcement Learning
• 52. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق برای دستگاه‌های Edge
• 53. بررسی تأثیرات سخت‌افزاری بر عملکرد Unsloth
• 54. مقایسه‌ی معماری‌های مختلف پردازنده‌های گرافیکی برای یادگیری عمیق
• 55. برنامه‌ریزی و مدیریت منابع در آموزش توزیع‌شده
• 56. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته برای نظارت بر آموزش مدل
• 57. بررسی چالش‌های مربوط به مقیاس‌پذیری در آموزش توزیع‌شده
• 58. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های مبتنی بر Graph Neural Networks
• 59. آشنایی با تکنیک‌های انتقال یادگیری در آموزش توزیع‌شده
• 60. بهینه‌سازی فرآیند اعتبارسنجی مدل در آموزش توزیع‌شده
• 61. بررسی روش‌های انتخاب زیرمجموعه‌ی داده برای آموزش سریع‌تر
• 62. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های Federated Learning
• 63. آشنایی با مفاهیم privacy-preserving machine learning
• 64. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده برای آموزش یادگیری عمیق
• 65. بررسی تأثیرات تغییرات سخت‌افزاری بر کد Unsloth
• 66. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های Multi-modal
• 67. آشنایی با روش‌های آموزش semi-supervised با استفاده از Unsloth
• 68. بهینه‌سازی فرآیند Hyperparameter tuning در آموزش توزیع‌شده
• 69. بررسی چالش‌های مربوط به reproducibility در آموزش توزیع‌شده
• 70. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های Time Series
• 71. آشنایی با روش‌های anomaly detection در داده‌های آموزش
• 72. بهینه‌سازی فرآیند data augmentation در آموزش توزیع‌شده
• 73. بررسی چالش‌های مربوط به bias در داده‌های آموزش
• 74. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های recommendation systems
• 75. آشنایی با روش‌های explainable AI (XAI) برای مدل‌های آموزش‌دیده با Unsloth
• 76. بهینه‌سازی فرآیند deployment مدل‌های آموزش‌دیده با Unsloth
• 77. بررسی چالش‌های مربوط به security در آموزش توزیع‌شده
• 78. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های object detection
• 79. آشنایی با روش‌های semantic segmentation با استفاده از Unsloth
• 80. بهینه‌سازی فرآیند training loop در Unsloth
• 81. بررسی چالش‌های مربوط به overfitting در آموزش توزیع‌شده
• 82. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های image generation
• 83. آشنایی با روش‌های style transfer با استفاده از Unsloth
• 84. بهینه‌سازی فرآیند data preprocessing در آموزش توزیع‌شده
• 85. بررسی چالش‌های مربوط به data imbalance در آموزش توزیع‌شده
• 86. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های natural language generation
• 87. آشنایی با روش‌های machine translation با استفاده از Unsloth
• 88. بهینه‌سازی فرآیند model evaluation در آموزش توزیع‌شده
• 89. بررسی چالش‌های مربوط به catastrophic forgetting در آموزش توزیع‌شده
• 90. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های speech recognition
• 91. آشنایی با روش‌های speaker recognition با استفاده از Unsloth
• 92. بهینه‌سازی فرآیند model compression در آموزش توزیع‌شده
• 93. بررسی چالش‌های مربوط به domain adaptation در آموزش توزیع‌شده