کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی و افزایش بهره‌وری مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از قالب ONNX و تکنیک کوانتایزیشن با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 عملیاتی‌سازی و افزایش بهره‌وری مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از قالب ONNX و تکنیک کوانتایزیشن

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

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 2. آشنایی با چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
  • 3. معرفی فرمت تبادل مدل‌های عصبی ONNX و مزایای آن
  • 4. آموزش نصب و پیکربندی محیط‌های توسعه برای کار با MLFlow
  • 5. مدیریت چرخه حیات مدل‌ها با استفاده از ابزار MLFlow
  • 6. بررسی ساختار درونی مدل‌های T5 و کاربردهای آن‌ها
  • 7. آماده‌سازی مدل‌های ترنسفورمر برای تبدیل به فرمت ONNX
  • 8. تکنیک‌های بهینه‌سازی گراف محاسباتی در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 9. مراحل عملیاتی تبدیل مدل‌های پیچیده به فرمت بهینه ONNX
  • 10. شناسایی لایه‌های مدل برای افزایش سرعت استنتاج
  • 11. مفهوم کوانتایزیشن و نقش آن در کاهش حجم مدل
  • 12. بررسی دقیق کوانتایزیشن ۸ بیتی برای مدل‌های زبانی
  • 13. تکنیک‌های کاهش دقت مدل بدون افت محسوس کیفیت
  • 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های کوانتایز شده در مقایسه با مدل اصلی
  • 15. پیاده‌سازی فرآیند کوانتایزیشن در کتابخانه‌های استاندارد
  • 16. آزمون‌های سنجش دقت و صحت مدل پس از تبدیل
  • 17. مدیریت حافظه در زمان اجرای مدل‌های بهینه‌سازی شده
  • 18. استقرار مدل‌های بهینه شده در محیط‌های تولیدی
  • 19. پایش و مانیتورینگ عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در زمان اجرا
  • 20. راهکارهای افزایش نرخ پاسخ‌دهی مدل‌های زبانی
  • 21. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در چرخه تولید
  • 22. بهینه‌سازی مصرف منابع پردازشی سرورها
  • 23. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس استانداردهای ملی
  • 24. مستندسازی و گزارش‌گیری از فرآیندهای عملیاتی مدل
  • 25. رفع خطاهای رایج در هنگام تبدیل و کوانتایز کردن مدل‌ها
  • 26. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری در سرویس‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 27. آشنایی با محیط‌های اجرا برای مدل‌های ONNX
  • 28. یکپارچه‌سازی مدل‌های بهینه‌سازی شده با سامانه‌های نرم‌افزاری
  • 29. بهترین تجارب در نگهداری و بروزرسانی مدل‌ها در محیط عملیاتی
تگ‌ها: MLOps استقرار هوش مصنوعی بهینه‌سازی مدل‌های زبانی پردازش زبان طبیعی عملیات یادگیری ماشین فرمت ONNX کوانتایزسازی مدل مدل T5 هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.