فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی Distributed Training با استفاده از PyTorch Distributed

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی Distributed Training با استفاده از PyTorch Distributed

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده با PyTorch
• 2. مفاهیم کلیدی در آموزش توزیع‌شده
• 3. نصب و پیکربندی PyTorch Distributed
• 4. مقدمه‌ای بر ماژول torch.distributed
• 5. انواع ارتباطات در torch.distributed
• 6. جمع‌آوری داده‌ها در آموزش توزیع‌شده
• 7. انتقال داده‌ها بین فرایندها
• 8. همگام‌سازی پارامترها در آموزش توزیع‌شده
• 9. استراتژی‌های انتشار پارامترها
• 10. گرادیان‌های توزیع‌شده
• 11. بهینه‌سازهای توزیع‌شده
• 12. کلاس DistributedDataParallel
• 13. کاربرد DistributedDataParallel
• 14. تنظیمات پیشرفته DistributedDataParallel
• 15. مدیریت چندین GPU در یک ماشین
• 16. آموزش توزیع‌شده بین چندین ماشین
• 17. پیکربندی محیط برای آموزش چند ماشینی
• 18. استفاده از SSH برای ارتباط بین ماشین‌ها
• 19. استفاده از MPI برای ارتباط بین ماشین‌ها
• 20. نظارت بر آموزش توزیع‌شده
• 21. اشکال‌زدایی در آموزش توزیع‌شده
• 22. کارایی در آموزش توزیع‌شده
• 23. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه
• 24. تکنیک‌های کاهش سربار ارتباطی
• 25. استفاده از NCCL برای ارتباطات بهینه
• 26. آموزش توزیع‌شده با مدل‌های بزرگ
• 27. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل
• 28. موازی‌سازی تنسور
• 29. موازی‌سازی پایپ‌لاین
• 30. ترکیب موازی‌سازی داده و مدل
• 31. آموزش توزیع‌شده با حافظه محدود
• 32. مدیریت حافظه در GPUهای توزیع‌شده
• 33. تکنیک‌های فشرده‌سازی گرادیان
• 34. استفاده از دقت پایین (Mixed Precision)
• 35. آموزش توزیع‌شده با مجموعه داده‌های بزرگ
• 36. بارگذاری داده‌های توزیع‌شده
• 37. استفاده از DataLoader توزیع‌شده
• 38. همگام‌سازی DataLoaderها
• 39. آموزش توزیع‌شده در محیط‌های ابری
• 40. استفاده از Docker برای محیط‌های آموزشی
• 41. استفاده از Kubernetes برای مدیریت کلاستر
• 42. تنظیمات شبکه در محیط‌های ابری
• 43. نظارت بر منابع در آموزش توزیع‌شده ابری
• 44. امنیت در آموزش توزیع‌شده
• 45. مدیریت دسترسی‌ها
• 46. حفاظت از داده‌ها در حین انتقال
• 47. پیاده‌سازی کنترل نسخه برای کد آموزشی
• 48. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های توزیع‌شده
• 49. اصول طراحی سیستم‌های توزیع‌شده
• 50. الگوهای طراحی برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 51. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 52. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های توزیع‌شده
• 53. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 54. اصول یادگیری فدرال
• 55. پیاده‌سازی یادگیری فدرال با PyTorch
• 56. چالش‌های یادگیری فدرال
• 57. کاربردهای یادگیری فدرال
• 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 59. اصول یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 60. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 61. چالش‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 62. کاربردهای یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 63. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 64. آموزش GNNها به صورت توزیع‌شده
• 65. پیاده‌سازی GNNهای توزیع‌شده
• 66. کاربردهای GNNهای توزیع‌شده
• 67. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 68. آموزش LLMs به صورت توزیع‌شده
• 69. نکات فنی در آموزش LLMs توزیع‌شده
• 70. بهینه‌سازی LLMs برای استقرار توزیع‌شده
• 71. نکات حقوقی و امنیتی در پیاده‌سازی سامانه‌های آموزشی توزیع‌شده
• 72. رعایت حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های آموزشی
• 73. استانداردهای فنی برای سامانه‌های آموزشی
• 74. مستندسازی فنی سامانه‌های آموزشی
• 75. گزارش‌دهی پیشرفت آموزش در سامانه‌های توزیع‌شده
• 76. مدیریت چرخه عمر مدل‌های توزیع‌شده
• 77. ارزیابی و مقایسه روش‌های آموزش توزیع‌شده
• 78. مطالعات موردی در پیاده‌سازی موفق آموزش توزیع‌شده
• 79. آینده آموزش توزیع‌شده با PyTorch
• 80. تکنیک‌های نوین در آموزش توزیع‌شده
• 81. جمع‌بندی مباحث کلیدی آموزش توزیع‌شده
• 82. تمرین‌های عملی پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده
• 83. پروژه‌های پیشرفته در آموزش توزیع‌شده
• 84. ارائه نتایج پروژه‌های پایانی
• 85. راهنمای استفاده از منابع آنلاین و پشتیبانی
• 86. نکات مهم در توسعه سامانه‌های آموزشی توزیع‌شده
• 87. اصول اخلاقی در توسعه سامانه‌های آموزشی
• 88. اهمیت همکاری تیمی در پروژه‌های توزیع‌شده
• 89. بررسی چالش‌های رایج و راه‌حل‌ها
• 90. نکات تکمیلی برای بهینه‌سازی عملکرد
• 91. اهمیت امنیت داده‌ها در سیستم‌های آموزشی
• 92. مدیریت دانش در تیم‌های توسعه
• 93. گزارش‌دهی فنی و کاربردی
• 94. نکات مهم در مستندسازی کد
• 95. اصول طراحی رابط کاربری برای سامانه‌های آموزشی
• 96. اهمیت بازخورد کاربران در بهبود سامانه‌ها
• 97. بررسی جنبه‌های اقتصادی پیاده‌سازی سیستم‌های توزیع‌شده
• 98. راهکارهای مدیریت هزینه‌ها در آموزش توزیع‌شده
• 99. اهمیت ارزیابی مستمر سیستم‌ها
• 100. نکات فنی برای استقرار در محیط‌های عملیاتی