MAPress
کتاب استقرار مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) با بهینه‌سازی 4 بیتی در پردازنده‌های مرکزی (CPU) با استفاده از C# و ONNX

کتاب استقرار مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) با بهینه‌سازی 4 بیتی در پردازنده‌های مرکزی (CPU) با استفاده از C# و ONNX

تگ‌ها: C# CPU LLM ONNX Phi3 استقرار مدل بهینه‌سازی مدل مدل زبان بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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: دوره استقرار مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) با بهینه‌سازی 4 بیتی در پردازنده‌های مرکزی (CPU) با استفاده از C# و ONNX

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: استقرار مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. اصول اولیه یادگیری ماشین
  • 3. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 4. معماری ترنسفورمر و LLMs
  • 5. کاربردها و قابلیت‌های LLMs
  • 6. چالش‌های استقرار LLMs
  • 7. مفهوم استقرار مدل (Model Deployment)
  • 8. اهمیت بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 9. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی 4 بیتی
  • 10. مزایای کوانتیزاسیون 4 بیتی
  • 11. معرفی فرمت ONNX
  • 12. مزایای استفاده از ONNX
  • 13. استفاده از ONNX برای LLMs
  • 14. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی C#
  • 15. کاربرد C# در توسعه نرم‌افزار
  • 16. محیط توسعه Visual Studio
  • 17. مبانی کار با Visual Studio
  • 18. نصب ابزارها و SDK های مورد نیاز
  • 19. تنظیم محیط توسعه برای C# و ONNX
  • 20. آشنایی با مدل Phi-3 4K Instruct
  • 21. ویژگی‌های مدل Phi-3 4K Instruct
  • 22. معماری مدل Phi-3 4K Instruct
  • 23. کاربرد مدل Phi-3 4K Instruct
  • 24. مقدمه‌ای بر استنتاج (Inference)
  • 25. فرآیند استنتاج در LLMs
  • 26. چالش‌های استنتاج در CPU
  • 27. بهینه‌سازی استنتاج برای CPU
  • 28. تکنیک‌های کوانتیزاسیون
  • 29. کوانتیزاسیون 4 بیتی در عمل
  • 30. پیاده‌سازی کوانتیزاسیون 4 بیتی
  • 31. تبدیل مدل به فرمت ONNX
  • 32. استفاده از ابزارهای تبدیل ONNX
  • 33. نحوه وارد کردن مدل ONNX در C#
  • 34. بارگذاری مدل ONNX در برنامه C#
  • 35. مدیریت حافظه در استقرار LLMs
  • 36. بهینه‌سازی مصرف حافظه
  • 37. تکنیک‌های کاهش سربار محاسباتی
  • 38. مدیریت پردازشگر مرکزی (CPU)
  • 39. نظارت بر عملکرد CPU
  • 40. تنظیمات بهینه‌سازی CPU
  • 41. مقدمه‌ای بر API های LLM
  • 42. طراحی API برای استقرار مدل
  • 43. پیاده‌سازی API با ASP.NET Core
  • 44. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها
  • 45. پردازش ورودی‌های متنی
  • 46. تولید خروجی‌های متنی
  • 47. ارزیابی عملکرد مدل مستقر شده
  • 48. معیارهای ارزیابی کیفیت خروجی
  • 49. تست مدل در سناریوهای مختلف
  • 50. مدیریت خطا و استثنائات
  • 51. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی
  • 52. نکات امنیتی در استقرار مدل
  • 53. حفاظت از مدل و داده‌ها
  • 54. ملاحظات اخلاقی در استفاده از LLMs
  • 55. تأثیر LLMs بر جامعه
  • 56. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 57. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری
  • 58. استقرار LLMs در محیط‌های ابری
  • 59. مزایای استفاده از خدمات ابری
  • 60. مدیریت منابع در محیط ابری
  • 61. بهینه‌سازی هزینه در استقرار ابری
  • 62. معرفی ابزارهای مانیتورینگ
  • 63. نظارت بر سلامت و عملکرد مدل
  • 64. ثبت وقایع (Logging)
  • 65. تحلیل داده‌های ثبت شده
  • 66. بهبود مستمر مدل و استقرار
  • 67. بازخوردگیری از کاربران
  • 68. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 69. کاربرد تنظیم دقیق برای LLMs
  • 70. مراحل تنظیم دقیق مدل
  • 71. آماده‌سازی داده‌ها برای تنظیم دقیق
  • 72. ارزیابی مدل پس از تنظیم دقیق
  • 73. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل
  • 74. سیستم‌های کنترل نسخه برای مدل‌ها
  • 75. استقرار چندین نسخه از مدل
  • 76. جابجایی بین نسخه‌های مدل
  • 77. آشنایی با معماری‌های موازی
  • 78. استفاده از پردازش موازی در C#
  • 79. بهینه‌سازی استنتاج با موازی‌سازی
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 81. کاربرد یادگیری انتقالی در LLMs
  • 82. مفاهیم پیشرفته کوانتیزاسیون
  • 83. تکنیک‌های کوانتیزاسیون پیشرفته
  • 84. مقایسه روش‌های مختلف کوانتیزاسیون
  • 85. اثرات کوانتیزاسیون بر دقت مدل
  • 86. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 87. تنظیم پارامترهای ONNX Runtime
  • 88. کاربرد ابزارهای پروفایلینگ
  • 89. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
  • 90. بهینه‌سازی کد C# برای استنتاج
  • 91. الگوهای طراحی نرم‌افزار در استقرار
  • 92. مدیریت وابستگی‌ها
  • 93. ایجاد یک برنامه کاربردی کامل
  • 94. راه اندازی برنامه در محیط عملیاتی
  • 95. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
  • 96. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری
  • 97. پیش‌بینی نیازهای آینده
  • 98. توسعه مستمر و نگهداری
  • 99. آخرین روندها در LLM و استقرار
  • 100. آینده استنتاج در CPU

📚 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.