کتاب صوتی راهکارهای نوین بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های عملیاتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های عملیاتی

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

موضوع میانی: مهندسی و پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی (AI Infrastructure Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معماری سخت‌افزاری و نقش پردازنده‌های گرافیکی در استنتاج هوش مصنوعی
• 3. بررسی چالش‌های تأخیر و توان عملیاتی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 4. تحلیل چرخه حیات استنتاج در محیط‌های تولیدی
• 5. تکنیک‌های کوانتایزیشن و کاهش دقت برای بهینه‌سازی مدل
• 6. استفاده از مدل‌های ترکیبی و روش‌های تقطیر دانش
• 7. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی تخصیص منابع در GPU
• 8. راهکارهای پیاده‌سازی استنتاج توزیع‌شده بر روی کلاسترها
• 9. بهینه‌سازی عملیات ضرب ماتریسی در مدل‌های ترنسفورمر
• 10. استفاده از حافظه کش برای کاهش محاسبات تکراری در استنتاج
• 11. تکنیک‌های PagedAttention و مدیریت پویای حافظه
• 12. الگوریتم‌های زمان‌بندی درخواست‌ها در سیستم‌های استنتاجی
• 13. بررسی زیرساخت‌های شبکه و تأثیر آن بر مقیاس‌پذیری
• 14. استفاده از تکنیک‌های Batching برای افزایش کارایی استنتاج
• 15. مقایسه فریم‌ورک‌های متن‌باز برای پیاده‌سازی استنتاج مدل‌های بزرگ
• 16. پیاده‌سازی سیستم‌های توزیع بار در محیط‌های ابری بومی
• 17. استفاده از کانتینرها و ارکستراسیون در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. تکنیک‌های کاهش هزینه‌های محاسباتی در مقیاس بالا
• 19. مدیریت پایداری و تاب‌آوری در برابر خطاهای سیستمی
• 20. بهینه‌سازی فرمت‌های ذخیره‌سازی مدل برای بارگذاری سریع
• 21. استفاده از تکنیک‌های پیش‌بینی بار برای مدیریت خودکار منابع
• 22. ارزیابی عملکرد و بنچمارک‌گیری در محیط‌های عملیاتی
• 23. راهکارهای پیاده‌سازی استنتاج محلی در لبه شبکه
• 24. استفاده از شتاب‌دهنده‌های اختصاصی در مراکز داده
• 25. مدیریت نسخه‌بندی و استقرار مدل‌های چندگانه
• 26. تحلیل و رفع گلوگاه‌های محاسباتی در خط لوله استنتاج
• 27. روش‌های بهینه‌سازی مصرف انرژی در سرورهای هوش مصنوعی
• 28. چشم‌انداز آینده و فناوری‌های نوظهور در مقیاس‌پذیری استنتاج