کتاب راهکارهای عملیاتی و تکنیک‌های پیشرفته در اجرای بهینه مدل‌های زبانی متن‌باز (Open-Source) در محیط‌های تولیدی 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 عملیاتی و تکنیک‌های پیشرفته در اجرای بهینه مدل‌های زبانی متن‌باز (Open-Source) در محیط‌های تولیدی

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

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM Optimization)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و معماری مدل‌های زبانی بزرگ متن‌باز
  • 2. آشنایی با چالش‌های استنتاج در محیط‌های عملیاتی
  • 3. بررسی معماری ترنسفورمر و نقش آن در عملکرد مدل
  • 4. تکنیک‌های کوانتایزیشن برای کاهش حجم مدل
  • 5. پیاده‌سازی روش‌های فشرده‌سازی وزن‌ها بدون افت دقت
  • 6. آشنایی با استانداردهای سخت‌افزاری برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 7. مدیریت حافظه در استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ
  • 8. استفاده از حافظه کش برای بهینه‌سازی توکن‌های خروجی
  • 9. بررسی الگوریتم‌های توکن‌بندی و تأثیر آن‌ها بر سرعت اجرا
  • 10. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل برای توزیع بار محاسباتی
  • 11. پیاده‌سازی استراتژی‌های پردازش موازی داده‌ها
  • 12. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی در محیط‌های تولیدی
  • 13. کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های بزرگ
  • 14. مدیریت صف‌بندی درخواست‌ها در سامانه‌های مقیاس‌پذیر
  • 15. استفاده از تکنیک‌های کشینگ برای کاهش محاسبات تکراری
  • 16. بررسی معماری سیستم‌های توزیع‌شده برای مدل‌های زبانی
  • 17. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 18. تحلیل گلوگاه‌های محاسباتی در سیستم‌های استنتاج
  • 19. روش‌های ارزیابی دقت مدل پس از بهینه‌سازی
  • 20. تطبیق پارامترهای مدل با محدودیت‌های منابع سخت‌افزاری
  • 21. پیاده‌سازی سیستم‌های مانیتورینگ برای پایش مصرف منابع
  • 22. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در چرخه‌ حیات نرم‌افزار
  • 23. راهکارهای افزایش نرخ تراکنش در ثانیه
  • 24. بهینه‌سازی مصرف انرژی در سرورهای هوش مصنوعی
  • 25. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی محاسباتی متن‌باز
  • 26. ملاحظات حریم خصوصی در پردازش داده‌های کاربر
  • 27. روش‌های جلوگیری از نشت اطلاعات در خروجی مدل
  • 28. تست بار و استرس برای سنجش پایداری مدل
  • 29. بهینه‌سازی فرآیند بارگذاری مدل در حافظه
  • 30. راهکارهای مقیاس‌پذیری افقی در کلاسترهای پردازشی
  • 31. استفاده از کانتینرها برای استقرار یکپارچه مدل‌ها
  • 32. مدیریت خطاهای رایج در زمان استنتاج
  • 33. بهبود سرعت تولید متن با استفاده از جستجوی پرتو بهینه
  • 34. تکنیک‌های پیش‌بینی و پردازش موازی در استنتاج
  • 35. مستندسازی و گزارش‌گیری از عملکرد سیستم‌های هوشمند
  • 36. اخلاق حرفه‌ای در توسعه و کاربرد هوش مصنوعی
  • 37. چشم‌انداز آینده مدل‌های زبانی و بهینه‌سازی‌های نسل جدید
تگ‌ها: Snowflake AI اسنوفلیک بهینه‌سازی LLM پردازش زبان طبیعی مدل‌های زبانی بزرگ مدل‌های متن‌باز معماری داده هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.