کتاب صوتی راهکارهای عملیاتی‌سازی و اجرای بهینه مدل‌های هوش مصنوعی بر روی سخت‌افزارهای پردازشی (CPU/GPU) با استفاده از ابزار OpenVINO

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و اجرای بهینه مدل‌های هوش مصنوعی بر روی سخت‌افزارهای پردازشی (CPU/GPU) با استفاده از ابزار OpenVINO

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 2. آشنایی با چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی و مفهوم LLMOps
• 3. معرفی ابزار OpenVINO و نقش آن در بهینه‌سازی استنتاج
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و نصب پیش‌نیازهای نرم‌افزاری
• 5. مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی بزرگ و معماری آن‌ها
• 6. روش‌های تبدیل مدل‌های PyTorch و TensorFlow به فرمت Intermediate Representation
• 7. بررسی ساختار گراف محاسباتی در OpenVINO
• 8. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های زبانی
• 9. آشنایی با مفهوم کوانتایزاسیون (Quantization) و کاهش حجم مدل
• 10. پیاده‌سازی کوانتایزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
• 11. بهینه‌سازی مدل‌های ترنسفورمر برای پردازشگرهای مرکزی (CPU)
• 12. استفاده از شتاب‌دهنده‌های گرافیکی (GPU) برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 13. مدیریت حافظه و تخصیص منابع در استنتاج مدل‌های بزرگ
• 14. بررسی تأثیر دقت (Precision) بر عملکرد و سرعت مدل
• 15. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های محدود
• 16. ارزیابی عملکرد مدل (Benchmarking) با استفاده از ابزار Benchmark App
• 17. تکنیک‌های کاهش تاخیر (Latency) در پاسخ‌دهی مدل‌های زبانی
• 18. مدیریت مدل‌های چندگانه و صف‌بندی درخواست‌ها
• 19. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های محلی و سرورهای داخلی
• 20. پایش و نظارت بر سلامت مدل‌های مستقر شده
• 21. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در مرحله استنتاج
• 22. بهینه‌سازی مصرف انرژی در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 23. استفاده از OpenVINO Model Server برای مقیاس‌پذیری
• 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های بهینه‌شده در اپلیکیشن‌های کاربردی
• 25. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی و محافظت از داده‌ها
• 26. روش‌های به‌روزرسانی مدل بدون توقف سرویس‌دهی
• 27. بررسی تفاوت‌های اجرای مدل روی سخت‌افزارهای مختلف اینتل
• 28. مبانی استنتاج توزیع‌شده و پردازش موازی
• 29. بهینه‌سازی لایه‌های خاص در ترنسفورمرها برای افزایش سرعت
• 30. آشنایی با ابزارهای بصری‌سازی گراف مدل در OpenVINO
• 31. تکنیک‌های مدیریت کش (Caching) برای بهبود پاسخ‌دهی
• 32. استفاده از قابلیت‌های اختصاصی پردازنده‌های اینتل برای هوش مصنوعی
• 33. راهکارهای افزایش دقت در مدل‌های کوانتایز شده
• 34. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در چرخه عملیاتی
• 35. تست و اعتبارسنجی مدل‌های بهینه‌سازی شده در محیط عملیاتی
• 36. مستندسازی و استانداردهای گزارش‌دهی در پروژه‌های LLMOps
• 37. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی‌های صنعتی
• 38. پیش‌بینی و مدیریت بار کاری بر روی سخت‌افزار
• 39. بهینه‌سازی خط لوله (Pipeline) انتقال داده به مدل
• 40. ارائه نهایی و استقرار پایدار مدل در محیط تولید