کتاب بهینه‌سازی سرعت استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از پیش‌بینی خروجی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی سرعت استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از پیش‌بینی خروجی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. مبانی یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی
• 3. معماری ترانسفورمر و مکانیزم توجه
• 4. انواع مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 5. نکات کلیدی در پردازش زبان طبیعی
• 6. مفهوم استنتاج (Inference) در مدل‌های زبانی
• 7. چالش‌های سرعت در استنتاج LLMs
• 8. اهمیت بهینه‌سازی سرعت استنتاج
• 9. معرفی تکنیک‌های پیش‌بینی خروجی
• 10. مفهوم پیش‌بینی توکن بعدی
• 11. استفاده از پیش‌بینی خروجی برای کاهش محاسبات
• 12. معرفی کتابخانه OpenAI
• 13. نحوه استفاده از APIهای OpenAI برای استنتاج
• 14. ملاحظات امنیتی در استفاده از APIها
• 15. معرفی کتابخانه vLLM
• 16. معماری vLLM برای استنتاج سریع
• 17. مزایای vLLM نسبت به روش‌های سنتی
• 18. نصب و راه‌اندازی vLLM
• 19. تنظیمات اولیه در vLLM
• 20. بارگذاری مدل‌های زبانی در vLLM
• 21. پارامترهای کلیدی در vLLM برای بهینه‌سازی
• 22. پیش‌بینی خروجی در vLLM
• 23. پیاده‌سازی پیش‌بینی خروجی با vLLM
• 24. مثال‌های عملی از بهینه‌سازی با پیش‌بینی خروجی
• 25. مقایسه عملکرد vLLM با سایر فریم‌ورک‌ها
• 26. تحلیل نتایج بهینه‌سازی
• 27. نکات پیشرفته در استفاده از vLLM
• 28. مدیریت حافظه در استنتاج LLMs
• 29. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
• 30. کوانتیزاسیون مدل‌های زبانی
• 31. اثر کوانتیزاسیون بر سرعت و دقت
• 32. تنظیمات کوانتیزاسیون در vLLM
• 33. استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی (GPU)
• 34. بهینه‌سازی برای معماری‌های مختلف GPU
• 35. موازی‌سازی (Parallelism) در استنتاج
• 36. انواع موازی‌سازی (Tensor, Pipeline, Data)
• 37. پیاده‌سازی موازی‌سازی با vLLM
• 38. تکنیک‌های کش کردن (Caching)
• 39. کش کردن کلید-مقدار (KV Caching)
• 40. بهبود کارایی KV Caching
• 41. مدیریت توکن‌های ورودی و خروجی
• 42. پردازش بچ (Batch Processing)
• 43. بهینه‌سازی اندازه بچ
• 44. پردازش بچ پویا (Dynamic Batching)
• 45. مدیریت صف درخواست‌ها (Request Queuing)
• 46. بهینه‌سازی زمان پاسخگویی (Latency)
• 47. اندازه‌گیری و تحلیل زمان پاسخگویی
• 48. اثر پارامترهای مختلف بر زمان پاسخگویی
• 49. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
• 50. فشرده‌سازی مدل (Model Compression)
• 51. روش‌های فشرده‌سازی مدل
• 52. استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و کارآمدتر
• 53. ملاحظات مربوط به دقت مدل پس از بهینه‌سازی
• 54. ارزیابی دقت مدل پس از اعمال تکنیک‌ها
• 55. تنظیم پارامترهای مدل برای حفظ دقت
• 56. نقش کتابخانه‌های بهینه‌سازی در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 57. کاربردها و سناریوهای عملی بهینه‌سازی استنتاج
• 58. بهینه‌سازی استنتاج برای چت‌بات‌ها
• 59. بهینه‌سازی استنتاج برای تولید متن
• 60. بهینه‌سازی استنتاج برای ترجمه ماشینی
• 61. بهینه‌سازی استنتاج برای خلاصه‌سازی متن
• 62. بهینه‌سازی استنتاج برای پاسخ به پرسش
• 63. ملاحظات اخلاقی در بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 64. شفافیت در فرآیند بهینه‌سازی
• 65. تضمین دسترسی به فناوری بهینه‌سازی
• 66. آینده پژوهش در زمینه بهینه‌سازی استنتاج LLMs
• 67. تکنیک‌های جدید برای کاهش مصرف انرژی
• 68. مدل‌های زبانی خود بهینه‌ساز
• 69. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی استنتاج
• 70. بهینه‌سازی استنتاج در محیط‌های توزیع‌شده
• 71. استفاده از سخت‌افزارهای نوظهور
• 72. راهنمای گام به گام برای پیاده‌سازی بهینه‌سازی
• 73. بررسی مثال‌های پیشرفته‌تر
• 74. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 75. مدیریت منابع در مقیاس بزرگ
• 76. بهینه‌سازی برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
• 77. چالش‌های بهینه‌سازی برای دستگاه‌های با منابع محدود
• 78. معرفی ابزارهای مانیتورینگ و پروفایلینگ
• 79. نحوه تفسیر نتایج ابزارهای پروفایلینگ
• 80. کاربرد دانش پیش‌بینی خروجی در سایر حوزه‌ها
• 81. مروری بر آخرین دستاوردهای تحقیقاتی
• 82. طراحی سیستم‌های استنتاج کارآمد
• 83. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های استنتاج
• 84. مدیریت نسخه‌های مدل و بهینه‌سازی‌ها
• 85. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های بهینه‌شده
• 86. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی
• 87. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
• 88. نکات کلیدی برای موفقیت در بهینه‌سازی استنتاج
• 89. منابع تکمیلی برای یادگیری عمیق‌تر
• 90. جمع‌بندی مباحث کلیدی دوره
• 91. برنامه‌ریزی برای پروژه‌های آینده
• 92. توسعه دانش در زمینه مدل‌های زبانی بزرگ
• 93. نقش بهینه‌سازی در تسریع نوآوری
• 94. فرهنگ سازمانی و پذیرش تکنیک‌های جدید
• 95. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها
• 96. اهمیت همکاری بین‌المللی در تحقیقات هوش مصنوعی
• 97. پایبندی به اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی
• 98. تعهد به پیشرفت علمی و فناوری در چارچوب قوانین
• 99. چشم‌انداز آینده مدل‌های زبانی و استنتاج آنها
• 100. کاربرد هوش مصنوعی در خدمت به جامعه