فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای مقیاس‌پذیر برای آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک Alpa و Ray

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای مقیاس‌پذیر برای آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فریم‌ورک Alpa و Ray

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آموزش و استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محاسبات توزیع‌شده برای مدل‌های بزرگ
• 2. آشنایی با ساختار و معماری فریم‌ورک Alpa
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Ray و Alpa
• 4. مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 5. درک موازی‌سازی داده و موازی‌سازی مدل
• 6. بررسی محدودیت‌های حافظه در آموزش مدل‌های حجیم
• 7. مبانی گراف‌های محاسباتی در JAX و XLA
• 8. معرفی استراتژی‌های تقسیم‌بندی خودکار مدل
• 9. کار با زیرساخت‌های کلاستر برای پردازش موازی
• 10. مدیریت حافظه در آموزش توزیع‌شده با Alpa
• 11. پیاده‌سازی موازی‌سازی خطی در مدل‌های ترنسفورمر
• 12. بهینه‌سازی مصرف حافظه با تکنیک‌های فعال‌سازی مجدد
• 13. استفاده از موازی‌سازی داده‌ای در مقیاس بزرگ
• 14. ترکیب موازی‌سازی مدل و داده در Alpa
• 15. مدیریت ارتباطات بین گره‌ای در کلاستر
• 16. آموزش مدل‌های زبانی با استفاده از توزیع‌یافتگی Ray
• 17. نظارت بر عملکرد آموزش در محیط‌های توزیع‌شده
• 18. استنتاج مقیاس‌پذیر مدل‌های بزرگ با استفاده از Alpa
• 19. تکنیک‌های کاهش تاخیر در استنتاج مدل
• 20. مدیریت سرویس‌دهی مدل در محیط‌های ابری
• 21. بهینه‌سازی چیدمان مدل روی پردازنده‌های گرافیکی متعدد
• 22. بررسی خطاهای رایج در آموزش توزیع‌شده و روش‌های عیب‌یابی
• 23. استفاده از الگوهای طراحی برای مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 24. ارزیابی کارایی مدل‌های آموزش‌دیده در مقیاس کلاستر
• 25. تطبیق مدل‌های متن‌باز با زیرساخت‌های داخلی
• 26. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در شبکه‌های داخلی
• 27. حفاظت از داده‌های آموزشی در محیط‌های پردازش توزیع‌شده
• 28. مستندسازی و نگهداری مدل‌های بزرگ در طول چرخه حیات
• 29. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش‌های سنگین
• 30. آینده مدل‌های زبانی بزرگ و راهکارهای بهینه‌سازی در ایران