کتاب راهکارهای نوین بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های عملیاتی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های عملیاتی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: مهندسی و پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی (AI Infrastructure Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری سخت‌افزاری و نقش پردازنده‌های گرافیکی در استنتاج هوش مصنوعی
  • 3. بررسی چالش‌های تأخیر و توان عملیاتی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 4. تحلیل چرخه حیات استنتاج در محیط‌های تولیدی
  • 5. تکنیک‌های کوانتایزیشن و کاهش دقت برای بهینه‌سازی مدل
  • 6. استفاده از مدل‌های ترکیبی و روش‌های تقطیر دانش
  • 7. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی تخصیص منابع در GPU
  • 8. راهکارهای پیاده‌سازی استنتاج توزیع‌شده بر روی کلاسترها
  • 9. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی در مدل‌های ترنسفورمر
  • 10. استفاده از حافظه کش برای کاهش محاسبات تکراری در استنتاج
  • 11. تکنیک‌های PagedAttention و مدیریت پویای حافظه
  • 12. الگوریتم‌های زمان‌بندی درخواست‌ها در سیستم‌های استنتاجی
  • 13. بررسی زیرساخت‌های شبکه و تأثیر آن بر مقیاس‌پذیری
  • 14. استفاده از تکنیک‌های Batching برای افزایش کارایی استنتاج
  • 15. مقایسه فریم‌ورک‌های متن‌باز برای پیاده‌سازی استنتاج مدل‌های بزرگ
  • 16. پیاده‌سازی سیستم‌های توزیع بار در محیط‌های ابری بومی
  • 17. استفاده از کانتینرها و ارکستراسیون در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
  • 18. تکنیک‌های کاهش هزینه‌های محاسباتی در مقیاس بالا
  • 19. مدیریت پایداری و تاب‌آوری در برابر خطاهای سیستمی
  • 20. بهینه‌سازی فرمت‌های ذخیره‌سازی مدل برای بارگذاری سریع
  • 21. استفاده از تکنیک‌های پیش‌بینی بار برای مدیریت خودکار منابع
  • 22. ارزیابی عملکرد و بنچمارک‌گیری در محیط‌های عملیاتی
  • 23. راهکارهای پیاده‌سازی استنتاج محلی در لبه شبکه
  • 24. استفاده از شتاب‌دهنده‌های اختصاصی در مراکز داده
  • 25. مدیریت نسخه‌بندی و استقرار مدل‌های چندگانه
  • 26. تحلیل و رفع گلوگاه‌های محاسباتی در خط لوله استنتاج
  • 27. روش‌های بهینه‌سازی مصرف انرژی در سرورهای هوش مصنوعی
  • 28. چشم‌انداز آینده و فناوری‌های نوظهور در مقیاس‌پذیری استنتاج
تگ‌ها: GenAI Inference LLM Optimization استنتاج هوش مصنوعی بهینه‌سازی مدل‌های زبانی زیرساخت هوش مصنوعی مدل‌های زبانی بزرگ مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی مهندسی هوش مصنوعی هوش مصنوعی مولد یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.