کتاب صوتی استقرار سریع و کارآمد مدل‌های یادگیری ماشین: مقایسه OpenVino، ONNX، TensorRT و PyTorch

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار سریع و کارآمد مدل‌های یادگیری ماشین: مقایسه OpenVino، ONNX، TensorRT و PyTorch

موضوع کلی: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع میانی: موتورهای استنتاج و تسریع یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. معماری‌های سخت‌افزاری برای استنتاج مدل
• 3. مفهوم و اهمیت موتورهای استنتاج
• 4. مقایسه رویکردهای مختلف استقرار مدل
• 5. بهینه‌سازی مدل برای استنتاج سریع
• 6. معرفی OpenVino: معماری و قابلیت‌ها
• 7. نصب و پیکربندی OpenVino
• 8. تبدیل مدل‌های PyTorch به OpenVino IR
• 9. بهینه‌سازی مدل در OpenVino: ابزارها و تکنیک‌ها
• 10. ارزیابی عملکرد مدل در OpenVino
• 11. معرفی ONNX: فرمت استاندارد مدل
• 12. تبدیل مدل‌های مختلف به ONNX
• 13. بهینه‌سازی مدل ONNX برای استنتاج
• 14. استفاده از ONNX Runtime برای استقرار مدل
• 15. مقایسه OpenVino و ONNX Runtime
• 16. معرفی TensorRT: موتور استنتاج NVIDIA
• 17. نصب و پیکربندی TensorRT
• 18. تبدیل مدل‌های ONNX به TensorRT Engine
• 19. بهینه‌سازی مدل در TensorRT: لایه‌ها و تنظیمات
• 20. ارزیابی عملکرد مدل در TensorRT
• 21. مقایسه TensorRT با OpenVino و ONNX Runtime
• 22. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 23. استقرار مدل‌ها با استفاده از Docker
• 24. استفاده از Kubernetes برای مدیریت استقرار مدل
• 25. مانیتورینگ و مقیاس‌پذیری استقرار مدل
• 26. بهینه‌سازی مصرف انرژی در استنتاج مدل
• 27. تکنیک‌های کمیت‌سازی مدل
• 28. هرس مدل (Pruning) برای کاهش حجم و افزایش سرعت
• 29. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
• 30. استفاده از سخت‌افزارهای شتاب‌دهنده (FPGA, ASIC)
• 31. مقایسه هزینه‌ها و مزایای روش‌های مختلف استقرار
• 32. استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 33. بهینه‌سازی LLM برای استنتاج با OpenVino
• 34. استفاده از ONNX و TensorRT برای LLM
• 35. چالش‌های استقرار LLM در مقیاس بزرگ
• 36. امنیت در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 37. حفاظت از مدل در برابر حملات Adversarial
• 38. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 39. رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 40. بهترین روش‌ها برای استقرار مسئولانه مدل
• 41. استفاده از LLMOps در چرخه حیات مدل
• 42. مدیریت نسخه‌ها و بازتولیدپذیری
• 43. اتوماسیون فرآیند استقرار مدل
• 44. تست و اعتبارسنجی مدل‌های استقرار شده
• 45. عیب‌یابی و رفع مشکلات استقرار
• 46. مطالعه موردی: استقرار یک مدل تشخیص تصویر
• 47. مطالعه موردی: استقرار یک مدل پردازش زبان طبیعی
• 48. آینده استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 49. ترندهای نوظهور در موتورهای استنتاج
• 50. تاثیر هوش مصنوعی لبه‌ای بر استقرار مدل
• 51. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو