کتاب بهینه‌سازی مدل‌های مولد برای سرعت تولید

بهینه‌سازی مدل‌های مولد برای سرعت تولید | فتح قله سرعت در برنامه نویسی! بهینه‌سازی مدل‌های مولد برای سرعت تولید: از ایده‌آل تا عملکرد بی‌نظیر! معرفی دوره آیا از زمان‌بر بودن اجرای مدل‌های مولد خود خست...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: بهینه‌سازی مدل‌های مولد برای سرعت تولید

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد و چالش سرعت تولید
  • 2. مفاهیم کلیدی محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 3. معیارهای ارزیابی سرعت: تأخیر (Latency) و توان عملیاتی (Throughput)
  • 4. آشنایی با ابزارهای پروفایلینگ کد
  • 5. تحلیل گلوگاه‌ها (Bottlenecks) در پایپ‌لاین تولید
  • 6. مروری بر معماری ترنسفورمرها (Transformers)
  • 7. معماری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 8. مروری بر مدل‌های انتشاری (Diffusion Models)
  • 9. مروری بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 10. مبانی ریاضیاتی مورد نیاز: جبر خطی و آمار
  • 11. ساختار حافظه و سلسله‌مراتب آن (Memory Hierarchy)
  • 12. پردازش موازی: مفاهیم و اصول
  • 13. آشنایی با معماری CPU و بهینه‌سازی‌های آن
  • 14. آشنایی با معماری GPU و نقش آن در هوش مصنوعی
  • 15. تفاوت بین آموزش (Training) و تولید (Inference)
  • 16. چرخه حیات یک مدل مولد: از طراحی تا استقرار
  • 17. بنچمارکینگ استاندارد برای مدل‌های مولد
  • 18. معرفی مجموعه داده‌ها و وظایف رایج (Tasks)
  • 19. اصول محاسبات ممیز شناور (Floating-Point Arithmetic)
  • 20. اهمیت بهینه‌سازی: هزینه، انرژی و تجربه کاربری
  • 21. معماری داخلی GPU: هسته‌های CUDA و هسته‌های Tensor
  • 22. برنامه‌نویسی مقدماتی CUDA برای محاسبات سفارشی
  • 23. استفاده از حافظه مشترک (Shared Memory) در CUDA
  • 24. بهینه‌سازی دسترسی به حافظه جهانی (Global Memory Coalescing)
  • 25. معرفی هسته‌های Tensor و کاربرد آن‌ها در محاسبات ماتریسی
  • 26. بهینه‌سازی‌های سطح CPU: برداری‌سازی (Vectorization) با SIMD
  • 27. چندنخی (Multi-threading) برای پیش‌پردازش و پس‌پردازش
  • 28. تأثیر پهنای باند حافظه (Memory Bandwidth) بر سرعت
  • 29. مدیریت حافظه در GPU و جلوگیری از سربار انتقال داده
  • 30. معرفی شتاب‌دهنده‌های اختصاصی هوش مصنوعی (TPU, NPU)
  • 31. مقایسه عملکرد CPU، GPU و TPU برای وظایف تولید
  • 32. اصول برنامه‌نویسی برای معماری‌های ناهمگون (Heterogeneous)
  • 33. پروفایلینگ عملکرد GPU با ابزارهای تخصصی مانند NVIDIA Nsight
  • 34. درک و تحلیل گزارش‌های پروفایلر سخت‌افزار
  • 35. بهینه‌سازی برای انواع داده با دقت پایین (FP16, BFloat16)
  • 36. تأثیر اندازه کش (Cache Size) پردازنده بر عملکرد
  • 37. ارتباطات بین پردازشی (Inter-Process Communication) برای پایپ‌لاین‌های پیچیده
  • 38. بهینه‌سازی برای پلتفرم‌های لبه (Edge Devices)
  • 39. مفاهیم توان مصرفی و بهره‌وری انرژی (Power Efficiency)
  • 40. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای استقرار مدل‌های مولد
  • 41. کوانتیزاسیون (Quantization): مبانی و مفاهیم
  • 42. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization - PTQ)
  • 43. کوانتیزاسیون آگاه از آموزش (Quantization-Aware Training - QAT)
  • 44. کوانتیزاسیون به فرمت‌های INT8 و INT4
  • 45. فرمت‌های نوین: FP8 و محاسبات با دقت ترکیبی (Mixed-Precision)
  • 46. هرس (Pruning): کاهش اندازه و پیچیدگی مدل
  • 47. هرس ساختاریافته (Structured Pruning) در مقابل هرس بدون ساختار
  • 48. تأثیر هرس بر دقت و سرعت مدل
  • 49. تقطیر دانش (Knowledge Distillation): آموزش مدل‌های کوچک‌تر و سریع‌تر
  • 50. انتخاب مدل معلم (Teacher) و دانش‌آموز (Student)
  • 51. انواع توابع زیان در تقطیر دانش
  • 52. اصلاح معماری مدل برای سرعت بیشتر
  • 53. مکانیزم‌های توجه (Attention) بهینه شده
  • 54. جایگزینی لایه‌های سنگین با معادل‌های سبک و کارآمد
  • 55. فشرده‌سازی وزن‌ها (Weight Compression)
  • 56. فاکتورسازی ماتریس (Matrix Factorization) در لایه‌های مدل
  • 57. معرفی Low-Rank Adaptation (LoRA) و کاربردهای آن
  • 58. استفاده از LoRA و مشتقات آن برای بهینه‌سازی تولید
  • 59. مدل‌های ترکیبی از متخصصین (Mixture of Experts - MoE) برای تولید سریع
  • 60. بهینه‌سازی توکن‌های ورودی (Prompt Engineering for Speed)
  • 61. کش کردن زوج‌های کلید-مقدار (KV Cache) در ترنسفورمرها
  • 62. مدیریت و بهینه‌سازی حافظه KV Cache
  • 63. طراحی مدل‌های مولد کوچک از ابتدا (Small Generative Models)
  • 64. تحلیل توازن بین دقت، سرعت و اندازه مدل (Trade-offs)
  • 65. ارزیابی مدل‌های بهینه‌سازی شده: فراتر از معیارهای استاندارد
  • 66. کامپایل درجا (Just-In-Time - JIT Compilation)
  • 67. معرفی کامپایلرهای یادگیری عمیق: TensorRT, OpenVINO, TVM
  • 68. گراف محاسباتی و بهینه‌سازی‌های آن
  • 69. تکنیک فیوژن لایه‌ها (Layer Fusion)
  • 70. حذف گره‌های غیرضروری در گراف محاسباتی (Dead Code Elimination)
  • 71. بهینه‌سازی عملیات از طریق کتابخانه‌های سطح پایین (cuBLAS, cuDNN)
  • 72. آشنایی با FlashAttention و پیاده‌سازی‌های مشابه
  • 73. فریم‌ورک‌های خدمت‌رسانی (Serving) مدل: NVIDIA Triton
  • 74. فریم‌ورک‌های خدمت‌رسانی مدل: TorchServe و TensorFlow Serving
  • 75. فریم‌ورک‌های تخصصی برای LLMها: vLLM
  • 76. استراتژی‌های دسته‌بندی (Batching): استاتیک و دینامیک
  • 77. پیاده‌سازی دسته‌بندی دینامیک برای حداکثر توان عملیاتی
  • 78. دسته‌بندی پیوسته (Continuous Batching)
  • 79. تکنیک PagedAttention و مدیریت حافظه پویا
  • 80. سریال‌سازی و بارگذاری سریع مدل (ONNX, SafeTensors)
  • 81. بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های پیش‌پردازش و پس‌پردازش داده
  • 82. استفاده از حافظه پین شده (Pinned Memory) برای انتقال سریع‌تر داده
  • 83. جریان‌های CUDA (CUDA Streams) برای هم‌پوشانی محاسبات و ارتباطات
  • 84. پروفایلینگ در سطح فریم‌ورک و کامپایلر
  • 85. مقایسه عملکرد فریم‌ورک‌های مختلف خدمت‌رسانی
  • 86. تولید توزیع‌شده: موازی‌سازی داده‌ها (Data Parallelism)
  • 87. موازی‌سازی تانسور (Tensor Parallelism) برای تولید
  • 88. موازی‌سازی پایپ‌لاین (Pipeline Parallelism) برای مدل‌های بسیار بزرگ
  • 89. ترکیب استراتژی‌های موازی‌سازی (3D Parallelism)
  • 90. روش‌های نمونه‌گیری (Sampling) بهینه: Top-k, Nucleus
  • 91. رمزگشایی سوداگرانه (Speculative Decoding)
  • 92. رمزگشایی به کمک مدل‌های کوچک‌تر (Assisted Generation)
  • 93. بهینه‌سازی تولید برای مدل‌های چندوجهی (Multi-modal)
  • 94. مدیریت صف درخواست‌ها و زمان‌بندی (Request Scheduling)
  • 95. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک مدل زبانی بزرگ (مانند Llama 2)
  • 96. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک مدل انتشاری (مانند Stable Diffusion)
  • 97. مطالعه موردی: استقرار مدل روی دستگاه‌های لبه با منابع محدود
  • 98. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی (Production)
  • 99. روندهای آینده در بهینه‌سازی مدل‌های مولد
  • 100. پروژه نهایی: بهینه‌سازی یک مدل مولد از ابتدا تا انتها
بهینه‌سازی مدل‌های مولد برای سرعت تولید | فتح قله سرعت در برنامه نویسی!

بهینه‌سازی مدل‌های مولد برای سرعت تولید: از ایده‌آل تا عملکرد بی‌نظیر!

معرفی دوره

آیا از زمان‌بر بودن اجرای مدل‌های مولد خود خسته شده‌اید؟ آیا می‌خواهید مدل‌های خود را با سرعت نور به کار بگیرید و در رقابت از دیگران پیشی بگیرید؟ دوره آموزشی "بهینه‌سازی مدل‌های مولد برای سرعت تولید" دقیقا برای شما طراحی شده است!

در این دوره، شما با جدیدترین و کارآمدترین تکنیک‌ها و ابزارهای بهینه‌سازی مدل‌های مولد آشنا می‌شوید. از پروفایلینگ و تحلیل گلوگاه‌های عملکرد گرفته تا استفاده از موازی‌سازی و الگوریتم‌های پیشرفته، همه چیز را برای تبدیل مدل‌های کند و ناکارآمد به ماشین‌های تولید قدرتمند یاد خواهید گرفت.

فرصت را از دست ندهید! همین حالا در این دوره ثبت‌نام کنید و گامی بلند در جهت تبدیل شدن به یک متخصص بهینه‌سازی مدل‌های مولد بردارید. آینده در دستان کسانی است که سریع‌تر عمل می‌کنند، و این دوره کلید سرعت و موفقیت شماست!

درباره دوره

این دوره آموزشی جامع به شما کمک می‌کند تا با اصول و تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های مولد آشنا شوید. شما یاد خواهید گرفت که چگونه عملکرد مدل‌های خود را بهبود بخشید، زمان اجرای آن‌ها را کاهش دهید و منابع محاسباتی خود را بهینه استفاده کنید. این دوره شامل مباحث تئوری و عملی است و با مثال‌های کاربردی به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به طور کامل درک کنید.

موضوعات کلیدی دوره

  • مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا و مدل‌های مولد
  • پروفایلینگ و تحلیل عملکرد مدل‌ها
  • روش‌های بهینه‌سازی کد: الگوریتم‌ها، ساختارهای داده و کامپایلرها
  • موازی‌سازی و توزیع بار محاسباتی
  • استفاده از GPU و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری
  • بهینه‌سازی حافظه و مدیریت داده‌های بزرگ
  • تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی: Quantization, Pruning, Distillation
  • بهینه‌سازی برای پلتفرم‌های مختلف: CPU, GPU, Cloud
  • ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های بهینه‌شده
  • مطالعات موردی: بهینه‌سازی مدل‌های مولد در حوزه‌های مختلف

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف گسترده‌ای از افراد مناسب است، از جمله:

  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های علوم کامپیوتر، مهندسی برق و سایر رشته‌های مرتبط
  • متخصصان داده و دانشمندان داده
  • مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگان
  • محققان و پژوهشگران
  • هر کسی که علاقه‌مند به یادگیری بهینه‌سازی مدل‌های مولد است

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با گذراندن این دوره، شما:

  • دانش و مهارت‌های لازم برای بهینه‌سازی مدل‌های مولد را کسب خواهید کرد.
  • قادر خواهید بود مدل‌های خود را با سرعت بیشتری اجرا کنید و بهره‌وری خود را افزایش دهید.
  • می‌توانید منابع محاسباتی خود را بهینه‌تر استفاده کنید و هزینه‌ها را کاهش دهید.
  • در بازار کار رقابتی، یک مزیت رقابتی قوی خواهید داشت.
  • می‌توانید در پروژه‌های پیچیده و نیازمند عملکرد بالا مشارکت کنید.
  • به یک متخصص بهینه‌سازی مدل‌های مولد تبدیل خواهید شد و می‌توانید به دیگران در این زمینه کمک کنید.

سرفصل‌های دوره

این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص بهینه‌سازی مدل‌های مولد تبدیل شوید. در اینجا تنها به چند مورد از آن‌ها اشاره می‌کنیم:

  • مقدمه‌ای بر محاسبات سطح بالا (HPC)
  • آشنایی با مدل‌های مولد و کاربردهای آن‌ها
  • زبان‌های برنامه‌نویسی برای محاسبات سطح بالا (C++, Python, CUDA)
  • ابزارهای پروفایلینگ و تحلیل عملکرد (gprof, perf, VTune)
  • الگوریتم‌های بهینه‌سازی کد (loop unrolling, vectorization)
  • ساختارهای داده بهینه (sparse matrices, hash tables)
  • مقدمه‌ای بر موازی‌سازی
  • مدل‌های موازی‌سازی (shared memory, distributed memory)
  • OpenMP و MPI
  • بهینه‌سازی کد برای GPU با CUDA
  • بهینه‌سازی حافظه در HPC
  • روش‌های کاهش مصرف حافظه
  • Quantization و Pruning برای مدل‌های مولد
  • Distillation و Transfer Learning
  • بهینه‌سازی برای معماری‌های مختلف CPU
  • بهینه‌سازی برای معماری‌های مختلف GPU
  • بهینه‌سازی برای پلتفرم‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
  • استفاده از containerization (Docker, Kubernetes) در HPC
  • ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های بهینه‌شده
  • معیارهای ارزیابی عملکرد (latency, throughput)
  • مطالعات موردی: بهینه‌سازی مدل‌های مولد در حوزه‌های مختلف (تصویر، متن، صدا)
  • بهینه‌سازی مدل‌های GAN
  • بهینه‌سازی مدل‌های Variational Autoencoder (VAE)
  • بهینه‌سازی مدل‌های Large Language Model (LLM)
  • و ده‌ها سرفصل دیگر...
ثبت‌نام در دوره

📦 مجموعه شامل:

  • ✅ ویدیوهای فارسی
  • ✅ پادکست های صوتی فارسی
  • ✅ کتاب PDF فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.