کتاب بهینهسازی سرعت و کارایی توکنسازها در استنتاج با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره بهینهسازی سرعت و کارایی توکنسازها در استنتاج
موضوع کلی: هوش مصنوعی
موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر توکنسازی و اهمیت بهینهسازی آن
- 2. معماریهای توکنساز: بررسی انواع مختلف
- 3. مفهوم استنتاج (Inference) و گلوگاههای عملکردی
- 4. معیارهای ارزیابی عملکرد توکنساز
- 5. پروفایلینگ عملکرد توکنساز: شناسایی نقاط بحرانی
- 6. بهینهسازی کد: تکنیکهای سطح پایین
- 7. استفاده از کامپایلرها و flagهای بهینهسازی
- 8. بهینهسازی مصرف حافظه در توکنسازی
- 9. روشهای کاهش سربار تخصیص حافظه
- 10. استفاده از ساختارهای داده کارآمد
- 11. بهینهسازی الگوریتمهای جستجو در واژگان
- 12. روشهای فشردهسازی واژگان
- 13. تکنیکهای quantization برای کاهش اندازه مدل
- 14. Quantization پس از آموزش (Post-Training Quantization)
- 15. Quantization آگاه از آموزش (Quantization-Aware Training)
- 16. استفاده از pruning برای کاهش پیچیدگی مدل
- 17. Pruning ساختاریافته در مقابل Pruning غیرساختاریافته
- 18. بهینهسازی موازیسازی (Parallelization) توکنسازی
- 19. مدلهای توکنسازی توزیعشده
- 20. استفاده از GPU برای تسریع توکنسازی
- 21. بهینهسازی استفاده از CPU برای توکنسازی
- 22. بهینهسازی برای معماریهای خاص سختافزاری (ARM, x86)
- 23. استفاده از کتابخانههای بهینهشده (TensorFlow Lite, ONNX Runtime)
- 24. بهینهسازی توکنسازی برای زبانهای مختلف
- 25. چالشهای بهینهسازی توکنسازی برای زبانهای با منابع کم
- 26. بهینهسازی توکنسازی برای متون طولانی
- 27. روشهای تقسیم متن و توکنسازی موازی
- 28. بهینهسازی برای سناریوهای Real-time
- 29. استفاده از caching برای کاهش زمان پاسخ
- 30. بهینهسازی برای استنتاج دستهای (Batch Inference)
- 31. تکنیکهای کاهش تأخیر (Latency Reduction)
- 32. بهینهسازی توکنسازی برای مدلهای زبانی بزرگ (LLM)
- 33. استفاده از knowledge distillation برای توکنسازها
- 34. بهینهسازی توکنسازی برای وظایف خاص (ترجمه، خلاصهسازی)
- 35. بهینهسازی توکنسازی در محیطهای ابری
- 36. استفاده از Auto-tuning برای بهینهسازی خودکار
- 37. بهینهسازی توکنسازی برای دستگاههای موبایل
- 38. مقایسه ابزارهای مختلف بهینهسازی توکنسازی
- 39. معرفی ابزارها و فریمورکهای متنباز
- 40. بهینهسازی توکنسازی برای مدلهای مبتنی بر Transformer
- 41. استفاده از تکنیکهای attention برای تسریع توکنسازی
- 42. بهینهسازی توکنسازی برای مدلهای Subword
- 43. BPE, WordPiece, SentencePiece: بهینهسازیهای خاص
- 44. بررسی case studyهای موفق بهینهسازی توکنسازی
- 45. معماریهای جدید توکنسازی و آینده بهینهسازی
- 46. آشنایی با آخرین تحقیقات در زمینه بهینهسازی توکنسازی
- 47. پیادهسازی یک توکنساز بهینه از ابتدا
- 48. عیبیابی و رفع مشکلات رایج در بهینهسازی توکنسازی
- 49. بهینهسازی توکنساز برای دادههای نامتوازن
- 50. بهینهسازی توکنسازی در برابر حملات خصمانه
- 51. آینده بهینهسازی توکنسازی: روندهای نوظهور
تگها:
inference speed
machine learning
model compression
natural language processing
NLP
performance tuning
pruning
quantization
tokenizer optimization
استنتاج
بهینهسازی
پردازش زبان طبیعی
توکنساز
فارسی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.