فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای کاربردی استفاده از تراشه‌های AWS Inferentia برای اجرای بهینه مدل‌های هوش مصنوعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی استفاده از تراشه‌های AWS Inferentia برای اجرای بهینه مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: رایانش ابری و زیرساخت‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای یادگیری ماشین در فضای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش پردازشگرهای تخصصی در هوش مصنوعی
• 2. معماری سخت‌افزاری تراشه‌های AWS Inferentia
• 3. بررسی تفاوت پردازشگرهای گرافیکی با شتاب‌دهنده‌های استنتاجی
• 4. آشنایی با خانواده نمونه‌های Amazon EC2 Inf1
• 5. مزایای بهره‌وری انرژی در استفاده از تراشه‌های اختصاصی ابری
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. آشنایی با معماری Neuron SDK و نقش آن در بهینه‌سازی
• 8. مراحل آماده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی برای اجرا روی Inferentia
• 9. تبدیل مدل‌های TensorFlow به فرمت قابل اجرا در Neuron
• 10. تبدیل مدل‌های PyTorch به فرمت قابل اجرا در Neuron
• 11. استفاده از کامپایلر Neuron برای بهینه‌سازی گراف محاسباتی
• 12. بررسی محدودیت‌ها و پشتیبانی از لایه‌های عصبی در Inferentia
• 13. مدیریت حافظه در زمان اجرای استنتاج روی تراشه‌های ابری
• 14. تکنیک‌های کوانتایزیشن مدل برای افزایش سرعت استنتاج
• 15. بررسی تأثیر دقت محاسبات بر عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. پیاده‌سازی استنتاج توزیع‌شده با استفاده از چندین هسته Neuron
• 17. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد مدل در محیط Amazon EC2
• 18. ارزیابی تأخیر و نرخ عملیات در ثانیه برای مدل‌های پردازش متن
• 19. ارزیابی تأخیر و نرخ عملیات در ثانیه برای مدل‌های بینایی ماشین
• 20. بهینه‌سازی مصرف منابع در مقیاس‌های بزرگ ابری
• 21. استفاده از ابزارهای خط فرمان برای مدیریت نمونه‌های Inf1
• 22. بررسی هزینه‌های عملیاتی و تحلیل صرفه اقتصادی در فضای ابری
• 23. یکپارچه‌سازی مدل‌های بهینه‌شده با سرویس‌های کانتینری
• 24. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تولیدی با AWS
• 25. رفع اشکال و عیب‌یابی مدل‌های اجرا شده روی شتاب‌دهنده‌ها
• 26. بهینه‌سازی خط لوله داده برای کاهش گلوگاه‌های ورودی و خروجی
• 27. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار برای سرویس‌های هوش مصنوعی
• 28. امنیت زیرساخت‌های محاسباتی در محیط ابری مطابق پروتکل‌های استاندارد
• 29. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌های بهینه‌شده در فضای ابری
• 30. مستندسازی و گزارش‌دهی از عملکرد مدل‌های پیاده‌سازی شده