کتاب راهنمای جامع آموزش موازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از DDP و FSDP در محیط‌های محاسباتی سنگین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع آموزش موازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از DDP و FSDP در محیط‌های محاسباتی سنگین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: بهینه‌سازی و آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری ترنسفورمر و چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 3. مفاهیم پایه در آموزش توزیع‌شده مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. آشنایی با سخت‌افزارهای پردازشی و واحدهای پردازش گرافیکی
• 5. نصب و پیکربندی محیط‌های محاسباتی با پشتیبانی از CUDA
• 6. بررسی معماری‌های موازی‌سازی داده و مدل
• 7. آشنایی با کتابخانه PyTorch Distributed
• 8. مفاهیم اصلی در موازی‌سازی داده‌ها با DDP
• 9. پیاده‌سازی مقدماتی DDP برای آموزش مدل‌های کوچک
• 10. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های سنگین
• 11. مفهوم پارتیشن‌بندی در FSDP
• 12. تفاوت‌های ساختاری و عملکردی بین DDP و FSDP
• 13. آماده‌سازی مجموعه داده‌های حجیم برای آموزش موازی
• 14. استفاده از DataLoaderهای بهینه در محیط‌های توزیع‌شده
• 15. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای افزایش کارایی GPU
• 16. بهینه‌سازی مصرف حافظه با استفاده از تکنیک Gradient Checkpointing
• 17. مدیریت دقیق پارامترهای مدل در FSDP
• 18. استفاده از Mixed Precision Training برای کاهش فشار حافظه
• 19. پیکربندی استراتژی‌های کاهش (Reduction) در آموزش موازی
• 20. مانیتورینگ و اشکال‌زدایی در محیط‌های Multi-GPU
• 21. تحلیل گلوگاه‌های عملکردی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 22. استفاده از NCCL برای ارتباط سریع بین گره‌ها
• 23. استراتژی‌های ذخیره‌سازی و بازیابی Checkpoint در FSDP
• 24. تکنیک‌های بهینه‌سازی توزیع پارامترها در مقیاس بزرگ
• 25. مقیاس‌پذیری آموزش مدل با افزودن گره‌های محاسباتی بیشتر
• 26. مدیریت خطاهای رایج در آموزش توزیع‌شده
• 27. بهینه‌سازی نرخ یادگیری در آموزش‌های موازی
• 28. ارزیابی عملکرد مدل پس از آموزش در محیط توزیع‌شده
• 29. استفاده از ابزارهای Profiling برای شناسایی کندی‌های سخت‌افزاری
• 30. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 31. بهینه‌سازی مصرف انرژی در خوشه‌های محاسباتی
• 32. استفاده از Containerization برای اجرای یکپارچه مدل‌ها
• 33. مدیریت نسخه‌های مدل و داده‌های آموزشی
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های توزیع‌شده در محیط‌های ابری بومی
• 35. تکنیک‌های پیشرفته کاهش ابعاد و فشرده‌سازی مدل
• 36. استفاده از Quantization در کنار آموزش موازی
• 37. بررسی استراتژی‌های Fine-tuning برای مدل‌های زبانی
• 38. تطبیق مدل‌های زبانی با نیازهای خاص کاربردی
• 39. تولید خروجی‌های بهینه در مدل‌های آموزش‌دیده
• 40. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج آموزش مدل‌های بزرگ
• 41. اخلاق در توسعه و به‌کارگیری هوش مصنوعی در چارچوب قوانین کشور