فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای عملیاتی‌سازی و افزایش بهره‌وری مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از قالب ONNX و تکنیک کوانتایزیشن

🎓 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