فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Mixed Precision Training

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Mixed Precision Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آموزش با دقت ترکیبی
• 2. اهمیت و مزایای آموزش با دقت ترکیبی
• 3. معرفی انواع داده و دقت‌های محاسباتی
• 4. آشنایی با اعداد ممیز شناور (Floating-Point Numbers)
• 5. فرمت‌های مختلف داده در آموزش عمیق (FP32, FP16, BF16)
• 6. تبدیل داده‌ها بین فرمت‌های مختلف دقت
• 7. کاهش مصرف حافظه با استفاده از دقت کمتر
• 8. کاهش زمان آموزش با استفاده از دقت کمتر
• 9. بررسی تاثیر دقت بر دقت مدل
• 10. معرفی کتابخانه‌های پشتیبانی‌کننده آموزش با دقت ترکیبی (PyTorch, TensorFlow)
• 11. پیاده‌سازی آموزش با دقت ترکیبی در PyTorch
• 12. پیاده‌سازی آموزش با دقت ترکیبی در TensorFlow
• 13. استفاده از Automatic Mixed Precision (AMP) در PyTorch
• 14. استفاده از Automatic Mixed Precision (AMP) در TensorFlow
• 15. تنظیم دقیق پارامترهای AMP برای بهینه‌سازی عملکرد
• 16. مقایسه عملکرد AMP با روش‌های دستی
• 17. مقایسه عملکرد FP16 و BF16
• 18. بررسی پایداری آموزش با دقت ترکیبی
• 19. راه‌های مقابله با سرریز و کم‌ریز شدن (Overflow/Underflow)
• 20. استفاده از Loss Scaling برای بهبود پایداری
• 21. مقایسه Loss Scaling استاتیک و دینامیک
• 22. تاثیر Batch Size بر عملکرد آموزش با دقت ترکیبی
• 23. انتخاب Batch Size مناسب برای دقت‌های مختلف
• 24. بررسی تاثیر Optimizer بر آموزش با دقت ترکیبی
• 25. استفاده از Optimizerهای سازگار با دقت ترکیبی (AdamW, SGD)
• 26. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate) در آموزش با دقت ترکیبی
• 27. استفاده از Learning Rate Scheduler در آموزش با دقت ترکیبی
• 28. بهینه‌سازی حافظه GPU در آموزش با دقت ترکیبی
• 29. استفاده از Gradient Accumulation برای افزایش Batch Size موثر
• 30. بررسی تاثیر دقت بر Generalization مدل
• 31. تنظیم‌کننده‌های Regularization برای بهبود Generalization
• 32. استفاده از Quantization برای کاهش بیشتر اندازه مدل
• 33. معرفی Quantization Aware Training
• 34. مقایسه Post-Training Quantization و Quantization Aware Training
• 35. پیاده‌سازی Quantization Aware Training در PyTorch
• 36. پیاده‌سازی Quantization Aware Training در TensorFlow
• 37. استفاده از Pruning برای کاهش پیچیدگی مدل
• 38. معرفی Magnitude Pruning و دیگر روش‌های Pruning
• 39. پیاده‌سازی Pruning در PyTorch
• 40. پیاده‌سازی Pruning در TensorFlow
• 41. بررسی تاثیر دقت ترکیبی بر مدل‌های مختلف (CNN, RNN, Transformer)
• 42. آموزش با دقت ترکیبی برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 43. آموزش با دقت ترکیبی برای مدل‌های بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
• 44. آموزش با دقت ترکیبی برای مدل‌های تولیدی (Generative Models)
• 45. استفاده از دقت ترکیبی در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 46. بهینه‌سازی عملکرد آموزش با دقت ترکیبی بر روی سخت‌افزارهای مختلف (GPU, TPU)
• 47. استفاده از Tensor Cores برای تسریع محاسبات FP16
• 48. بررسی تاثیر نوع GPU بر عملکرد آموزش با دقت ترکیبی
• 49. خطایابی و رفع اشکال در آموزش با دقت ترکیبی
• 50. ابزارهای مانیتورینگ برای آموزش با دقت ترکیبی
• 51. بهینه‌سازی کد برای استفاده حداکثری از دقت ترکیبی
• 52. بررسی نمونه‌های کاربردی موفق آموزش با دقت ترکیبی
• 53. مطالعه موردی: کاهش زمان آموزش مدل‌های بزرگ با دقت ترکیبی
• 54. آینده آموزش با دقت ترکیبی و روندهای جدید
• 55. بررسی فرمت‌های جدید داده و دقت‌های محاسباتی
• 56. استفاده از دقت ترکیبی در Edge Computing
• 57. چالش‌ها و فرصت‌های آموزش با دقت ترکیبی در دنیای واقعی
• 58. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش با دقت ترکیبی
• 59. استفاده از آموزش با دقت ترکیبی در کاربردهای حساس به زمان
• 60. تکنیک‌های پیشرفته برای افزایش پایداری آموزش با دقت ترکیبی
• 61. بهینه‌سازی توزیع شده آموزش با دقت ترکیبی
• 62. استفاده از دقت ترکیبی در یادگیری انتقال (Transfer Learning)
• 63. بررسی تاثیر دقت ترکیبی بر امنیت مدل‌ها