اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش‌های کوانتیزاسیون (QLoRA, GPTQ) و پیاده‌سازی با LLama.cpp

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش‌های کوانتیزاسیون (QLoRA, GPTQ) و پیاده‌سازی با LLama.cpp

تگ‌ها: GPTQ LLama 2 LLama.cpp QLoRA بهینه‌سازی مدل کوانتیزاسیون مدل زبان بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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: دوره بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش‌های کوانتیزاسیون (QLoRA, GPTQ) و پیاده‌سازی با LLama.cpp

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و پیاده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبان
  • 3. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبان
  • 4. مفهوم کوانتیزاسیون در یادگیری ماشین
  • 5. چرا کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبان مهم است؟
  • 6. انواع روش‌های کوانتیزاسیون
  • 7. کوانتیزاسیون ۲ بیتی و ۴ بیتی
  • 8. کوانتیزاسیون ۸ بیتی و ۱۶ بیتی
  • 9. معرفی QLoRA
  • 10. مبانی QLoRA و تنظیم دقیق پارامترهای کارآمد
  • 11. پیکربندی QLoRA برای مدل‌های زبان
  • 12. آموزش مدل با QLoRA
  • 13. ارزیابی مدل‌های آموزش‌دیده با QLoRA
  • 14. معرفی GPTQ
  • 15. مبانی GPTQ و گرانولاریتی کوانتیزاسیون
  • 16. پیاده‌سازی GPTQ برای مدل‌های زبان
  • 17. تنظیم پارامترهای GPTQ
  • 18. آموزش مدل با GPTQ
  • 19. مقایسه QLoRA و GPTQ
  • 20. مزایا و معایب هر روش
  • 21. معرفی LLama.cpp
  • 22. مبانی LLama.cpp و اجرای مدل‌های زبان روی CPU
  • 23. نصب و راه‌اندازی LLama.cpp
  • 24. کامپایل LLama.cpp
  • 25. بارگذاری مدل‌های کوانتیزه شده در LLama.cpp
  • 26. اجرای مدل‌های زبان با LLama.cpp
  • 27. تنظیمات پیشرفته در LLama.cpp
  • 28. استفاده از LLama.cpp برای استنتاج
  • 29. بهینه‌سازی عملکرد با LLama.cpp
  • 30. مثال‌های عملی پیاده‌سازی
  • 31. کوانتیزاسیون مدل‌های LLama 2
  • 32. پیاده‌سازی QLoRA برای LLama 2
  • 33. پیاده‌سازی GPTQ برای LLama 2
  • 34. استفاده از LLama.cpp با مدل‌های LLama 2
  • 35. کوچک‌سازی مدل‌های زبان برای دستگاه‌های محدود
  • 36. کوانتیزاسیون در لبه (Edge AI)
  • 37. کاربرد کوانتیزاسیون در اپلیکیشن‌های موبایل
  • 38. تکنیک‌های پیشرفته کوانتیزاسیون
  • 39. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 40. کوانتیزاسیون مبتنی بر آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 41. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 42. ارزیابی کیفیت مدل‌های کوانتیزه شده
  • 43. معیارهای ارزیابی در کوانتیزاسیون
  • 44. تاثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
  • 45. کاهش حجم مدل و افزایش سرعت استنتاج
  • 46. مدیریت حافظه در مدل‌های زبان بزرگ
  • 47. بهینه‌سازی مصرف انرژی با کوانتیزاسیون
  • 48. ملاحظات امنیتی در کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 49. کوانتیزاسیون و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 50. اخلاق در توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های زبان
  • 51. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 52. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
  • 53. مستندسازی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 54. ابزارهای متن‌باز برای کوانتیزاسیون
  • 55. کتابخانه‌های پایتون برای کوانتیزاسیون
  • 56. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق و کوانتیزاسیون
  • 57. TensorFlow Lite و کوانتیزاسیون
  • 58. PyTorch Mobile و کوانتیزاسیون
  • 59. ONNX Runtime و کوانتیزاسیون
  • 60. مدل‌های زبان کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 61. آینده کوانتیزاسیون در مدل‌های زبان
  • 62. کوانتیزاسیون هاردور (Hardware Quantization)
  • 63. تأثیر کوانتیزاسیون بر معماری‌های جدید
  • 64. بهینه‌سازی مدل‌های زبان برای پردازنده‌های گرافیکی
  • 65. بهینه‌سازی مدل‌های زبان برای پردازنده‌های مرکزی
  • 66. استفاده از دانش تقطیر (Knowledge Distillation) برای کوانتیزاسیون
  • 67. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی مدل
  • 68. مقایسه روش‌های فشرده‌سازی و کوانتیزاسیون
  • 69. کاربرد کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 70. کوانتیزاسیون برای ترجمه ماشینی
  • 71. کوانتیزاسیون برای خلاصه‌سازی متن
  • 72. کوانتیزاسیون برای پاسخ به پرسش
  • 73. کوانتیزاسیون برای طبقه‌بندی متن
  • 74. مدیریت زیرساخت برای استقرار مدل‌های کوانتیزه شده
  • 75. استقرار مدل‌های کوانتیزه شده در فضای ابری
  • 76. استقرار مدل‌های کوانتیزه شده روی سرورهای داخلی
  • 77. بهینه‌سازی شبکه برای انتقال مدل‌های کوانتیزه شده
  • 78. تست و اعتبارسنجی مدل‌های کوانتیزه شده در محیط عملیاتی
  • 79. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
  • 80. عیب‌یابی مشکلات رایج در کوانتیزاسیون
  • 81. درس‌های آموخته از پیاده‌سازی‌های واقعی
  • 82. برنامه‌ریزی برای آینده مدل‌های زبان بهینه‌سازی شده
  • 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مولد
  • 84. تولید متن با مدل‌های زبان
  • 85. کاربردهای خلاقانه مدل‌های زبان
  • 86. محدودیت‌های مدل‌های زبان فعلی
  • 87. مسائل مربوط به بایاس در مدل‌های زبان
  • 88. کشف و کاهش بایاس در کوانتیزاسیون
  • 89. تأثیر کوانتیزاسیون بر تفسیرپذیری مدل
  • 90. کوانتیزاسیون و مدل‌های زبان قابل اعتماد
  • 91. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مدل
  • 92. بهینه‌سازی مداوم مدل‌ها
  • 93. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

📚 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.