فلش‌کارت‌های آموزشی بهینه‌سازی جریان داده‌ها برای تسریع توسعه مدل‌های زبانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی جریان داده‌ها برای تسریع توسعه مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی جریان داده در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری End-to-End پایپ‌لاین داده برای LLM
• 3. شناسایی گلوگاه‌های جریان داده در آموزش مدل‌های زبانی
• 4. معیارهای سنجش Throughput و Latency در پایپ‌لاین داده
• 5. تحلیل Bottleneck بین CPU، GPU، حافظه و Storage
• 6. طراحی معماری مقیاس‌پذیر برای پردازش داده‌های متنی
• 7. مدیریت چرخه عمر داده در پروژه‌های مدل زبانی
• 8. جمع‌آوری داده‌های متنی در مقیاس بزرگ
• 9. دریافت داده از فایل‌سیستم، Object Storage و Data Lake
• 10. پردازش جریان‌های داده‌ای حجیم برای آموزش LLM
• 11. Streaming Data در پایپ‌لاین‌های آموزش مدل زبانی
• 12. پردازش Batch و Streaming و انتخاب معماری مناسب
• 13. طراحی Data Loader بهینه برای آموزش مدل‌های زبانی
• 14. تنظیم Batch Size برای افزایش Throughput
• 15. بهینه‌سازی num_workers در بارگذاری داده
• 16. استفاده از Pin Memory برای انتقال سریع داده به GPU
• 17. Prefetching داده برای هم‌پوشانی پردازش و آموزش
• 18. Overlapping انتقال داده با محاسبات GPU
• 19. بهینه‌سازی Collation و تشکیل Batchهای آموزشی
• 20. Batched Data Fetching برای پردازش سریع داده
• 21. Persistent Workers و کاهش سربار بارگذاری داده
• 22. مدیریت Shared Memory در پایپ‌لاین‌های داده
• 23. بهینه‌سازی I/O در جریان داده‌های آموزش LLM
• 24. تشخیص و کاهش I/O Bottleneck در آموزش مدل
• 25. بهینه‌سازی خواندن فایل‌های حجیم و متعدد
• 26. فرمت‌های ذخیره‌سازی مناسب برای دیتاست‌های زبانی
• 27. مقایسه JSON، JSONL، Parquet و Arrow برای داده‌های LLM
• 28. بهینه‌سازی Dataset با فرمت Apache Parquet
• 29. ذخیره‌سازی ستونی برای افزایش سرعت پردازش داده
• 30. فشرده‌سازی داده و اثر آن بر سرعت پایپ‌لاین
• 31. تعادل میان Compression Ratio و سرعت خواندن
• 32. Sharding دیتاست‌های بزرگ برای آموزش توزیع‌شده
• 33. تقسیم بهینه داده میان Workerهای آموزشی
• 34. جلوگیری از تکرار داده در پردازش چندپردازه‌ای
• 35. Sharding صحیح Iterable Dataset در PyTorch
• 36. توزیع داده میان GPUهای متعدد
• 37. Distributed Data Loading برای آموزش LLM
• 38. Streaming Dataset در Hugging Face Datasets
• 39. بهینه‌سازی جریان داده با Ray Data
• 40. پردازش توزیع‌شده داده با Workerهای متعدد
• 41. طراحی Pipelineهای Data-Parallel برای مدل‌های زبانی
• 42. Tokenization در مقیاس بزرگ
• 43. بهینه‌سازی سرعت Tokenization برای دیتاست‌های عظیم
• 44. Parallel Tokenization با پردازنده‌های چند‌هسته‌ای
• 45. Batch Tokenization و افزایش بهره‌وری پردازش متن
• 46. ذخیره‌سازی توکن‌های ازپیش‌محاسبه‌شده
• 47. Caching نتایج Tokenization
• 48. کاهش هزینه محاسباتی Preprocessing
• 49. Pipelineهای چندمرحله‌ای برای پاک‌سازی و Tokenization
• 50. Deduplication در دیتاست‌های آموزش LLM
• 51. حذف داده‌های تکراری در مقیاس بزرگ
• 52. Near-Duplicate Detection برای داده‌های متنی
• 53. فیلترکردن داده‌های کم‌کیفیت پیش از آموزش
• 54. Data Quality Pipeline برای مدل‌های زبانی
• 55. تشخیص متن‌های کوتاه، خراب و نامعتبر
• 56. فیلترکردن داده‌های نامرتبط و کم‌ارزش
• 57. مدیریت داده‌های آلوده و نویزی در جریان آموزش
• 58. کنترل توزیع داده میان منابع مختلف
• 59. Sampling بهینه از دیتاست‌های بزرگ
• 60. Weighted Sampling برای ترکیب منابع داده
• 61. Curriculum Data Scheduling در آموزش مدل‌های زبانی
• 62. Packing توالی‌ها برای کاهش Padding
• 63. Sequence Packing و افزایش بهره‌وری GPU
• 64. بهینه‌سازی طول توالی در Batchهای آموزشی
• 65. Dynamic Batching برای داده‌های متنی
• 66. Bucketing بر اساس طول توالی
• 67. کاهش Padding و افزایش Utilization GPU
• 68. طراحی Data Collator بهینه برای LLM
• 69. Prefetching چندمرحله‌ای از Storage تا GPU
• 70. Pipeline کردن مراحل Read، Transform و Batch
• 71. هم‌پوشانی Data Preparation و Model Training
• 72. Producer-Consumer Architecture برای جریان داده
• 73. صف‌های داده و Buffering در پایپ‌لاین آموزش
• 74. تنظیم اندازه Buffer برای جلوگیری از Idle شدن GPU
• 75. Caching چندلایه در پایپ‌لاین داده
• 76. مقایسه Cache در RAM، SSD و Object Storage
• 77. Local Cache برای دیتاست‌های آموزش
• 78. Cache Invalidation در جریان داده‌های پویا
• 79. استفاده از Memory-Mapped Dataset برای داده‌های بزرگ
• 80. بهینه‌سازی دسترسی تصادفی و ترتیبی به داده
• 81. مدیریت فایل‌های کوچک در دیتاست‌های عظیم
• 82. تجمیع فایل‌های کوچک برای افزایش سرعت I/O
• 83. Benchmarking پایپ‌لاین داده پیش از آموزش
• 84. پروفایل‌کردن Data Loading با ابزارهای PyTorch
• 85. اندازه‌گیری زمان انتظار GPU برای داده
• 86. تحلیل GPU Utilization و ارتباط آن با Data Pipeline
• 87. ردیابی Throughput در مراحل مختلف پایپ‌لاین
• 88. تشخیص CPU Bottleneck در پردازش داده
• 89. تشخیص Storage Bottleneck در آموزش مدل
• 90. تشخیص Network Bottleneck در انتقال داده
• 91. بهینه‌سازی پهنای باند شبکه برای جریان داده
• 92. انتقال داده میان Nodeهای آموزش توزیع‌شده
• 93. بهینه‌سازی Data Pipeline در محیط چند GPU
• 94. هماهنگ‌سازی جریان داده با Distributed Training
• 95. داده‌رسانی در معماری FSDP
• 96. داده‌رسانی در معماری Data Parallel
• 97. داده‌رسانی در Tensor Parallel Training
• 98. هماهنگی Pipeline Data Loading با Pipeline Parallelism
• 99. بهینه‌سازی جریان داده در آموزش چندگرهی
• 100. مدیریت Checkpoint و جریان داده در آموزش توزیع‌شده