اکسپرس 24
کتاب کاربرد Mixed Precision در کاهش زمان و هزینه‌های آموزش LLM

کتاب کاربرد Mixed Precision در کاهش زمان و هزینه‌های آموزش LLM

تگ‌ها: Mixed Precision آموزش LLM بهینه‌سازی آموزش کاهش زمان آموزش کاهش هزینه آموزش مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

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 کاربرد Mixed Precision در کاهش زمان و هزینه‌های آموزش LLM

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش (Distributed Training, Mixed Precision)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 2. آشنایی با دقت محاسباتی در یادگیری عمیق
  • 3. مفاهیم پایه دقت ممیز شناور (Floating-Point)
  • 4. استاندارد IEEE 754 و انواع آن
  • 5. فرمت‌های دقت پایین: FP16 و BF16
  • 6. مزایای استفاده از دقت پایین در آموزش LLM
  • 7. کاهش مصرف حافظه GPU
  • 8. افزایش سرعت محاسبات
  • 9. کاهش هزینه‌های آموزش
  • 10. چالش‌های استفاده از دقت پایین
  • 11. مشکل افت دقت (Underflow)
  • 12. مشکل سرریز (Overflow)
  • 13. روش‌های حل مشکل افت دقت: مقیاس‌گذاری پویا (Dynamic Scaling)
  • 14. مقیاس‌گذاری ثابت (Loss Scaling)
  • 15. انواع مقیاس‌گذاری پویا
  • 16. پیاده‌سازی Mixed Precision در فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 17. PyTorch و Mixed Precision
  • 18. TensorFlow و Mixed Precision
  • 19. کتابخانه‌های کمکی برای Mixed Precision
  • 20. Apex و NVIDIA
  • 21. XLA و TensorFlow
  • 22. تنظیمات بهینه برای Mixed Precision
  • 23. انتخاب فرمت دقت مناسب (FP16 یا BF16)
  • 24. تنظیم ضریب مقیاس‌گذاری (Loss Scale)
  • 25. استراتژی‌های گرادیان پیش‌بینی (Gradient Accumulation)
  • 26. بهینه‌سازی‌های سخت‌افزاری برای Mixed Precision
  • 27. معماری‌های GPU با پشتیبانی از Tensor Cores
  • 28. تأثیر Tensor Cores بر سرعت آموزش
  • 29. کاربرد Mixed Precision در مدل‌های LLM
  • 30. مدل‌های Transformer و معماری آن‌ها
  • 31. آموزش مدل‌های GPT با Mixed Precision
  • 32. آموزش مدل‌های BERT با Mixed Precision
  • 33. آموزش مدل‌های LLaMA با Mixed Precision
  • 34. تنظیمات خاص برای مدل‌های مختلف LLM
  • 35. پارامترهای کلیدی در آموزش LLM
  • 36. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 37. تنظیم اندازه بچ (Batch Size)
  • 38. تنظیمات زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduler)
  • 39. تکنیک‌های تنظیم پارامتر برای Mixed Precision
  • 40. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 41. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 42. تنظیمات خودکار Mixed Precision
  • 43. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده با Mixed Precision
  • 44. معیارهای ارزیابی کیفیت مدل (Perplexity, BLEU)
  • 45. مقایسه سرعت و دقت آموزش با و بدون Mixed Precision
  • 46. تحلیل هزینه‌های آموزش با و بدون Mixed Precision
  • 47. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 48. آموزش یک LLM سفارشی با Mixed Precision
  • 49. بهینه‌سازی آموزش یک مدل موجود
  • 50. کاربرد Mixed Precision در وظایف مختلف LLM
  • 51. تولید متن (Text Generation)
  • 52. خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
  • 53. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
  • 54. پاسخ به پرسش (Question Answering)
  • 55. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 56. پشتیبانی فریم‌ورک‌ها از Mixed Precision در طول زمان
  • 57. روند پیشرفت و بهبود الگوریتم‌های Mixed Precision
  • 58. چالش‌های آینده در استفاده از دقت پایین
  • 59. مدل‌های بسیار بزرگتر و نیاز به دقت بیشتر
  • 60. پشتیبانی از سخت‌افزارهای جدید
  • 61. استانداردهای جدید دقت محاسباتی
  • 62. روش‌های پیشرفته برای حفظ دقت در Mixed Precision
  • 63. تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization)
  • 64. استفاده از دقت‌های ترکیبی (Mixed-Precision Quantization)
  • 65. آموزش با دقت متغیر (Variable Precision Training)
  • 66. تأثیر Mixed Precision بر پایداری آموزش
  • 67. روش‌های تشخیص و رفع ناپایداری در آموزش
  • 68. پیش‌بینی ناپایداری با استفاده از معیارهای آماری
  • 69. نقش کتابخانه‌های متن‌باز در ترویج Mixed Precision
  • 70. جامعه توسعه‌دهندگان و مشارکت در بهبود
  • 71. منابع آموزشی و مستندات برای Mixed Precision
  • 72. بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در استفاده از Mixed Precision
  • 73. نکات کلیدی برای پیاده‌سازی موفق Mixed Precision
  • 74. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده Mixed Precision در LLM
  • 75. تأثیر Mixed Precision بر دسترسی به آموزش LLM
  • 76. نقش Mixed Precision در تسریع تحقیقات LLM
  • 77. فرهنگ‌سازی استفاده از Mixed Precision در جامعه علمی
  • 78. ملاحظات امنیتی در استفاده از Mixed Precision (اگر مرتبط باشد)
  • 79. تأثیر Mixed Precision بر مصرف انرژی (Carbon Footprint)
  • 80. کاربرد Mixed Precision در آموزش مدل‌های تخصصی
  • 81. آموزش مدل‌های زبان فارسی با Mixed Precision
  • 82. آموزش مدل‌های چندزبانه با Mixed Precision
  • 83. آینده‌ی Mixed Precision: فراتر از LLM
  • 84. کاربرد در سایر حوزه‌های هوش مصنوعی
  • 85. توسعه‌ی ابزارهای خودکار برای Mixed Precision
  • 86. نقش استانداردسازی در آینده Mixed Precision
  • 87. نقش تحقیقات بنیادی در پیشرفت Mixed Precision
  • 88. همکاری بین صنعت و دانشگاه در حوزه Mixed Precision
  • 89. تأثیر Mixed Precision بر مدل‌های کوچک و متوسط
  • 90. بهینه‌سازی Mixed Precision برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 91. آموزش مدل‌های LLM در محیط‌های با منابع محدود
  • 92. چالش‌های امنیتی و حریم خصوصی در Mixed Precision (در صورت نیاز به دقت بالا)
  • 93. نقش Mixed Precision در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی
  • 94. تأثیر Mixed Precision بر نوآوری در حوزه LLM
  • 95. پیش‌بینی روند رشد استفاده از Mixed Precision
  • 96. نقش Mixed Precision در کاهش شکاف دیجیتال
  • 97. ملاحظات اخلاقی در استفاده از Mixed Precision
  • 98. آموزش مداوم و به‌روزرسانی دانش در حوزه Mixed Precision
  • 99. تأثیر Mixed Precision بر توسعه ابزارهای توسعه‌دهنده LLM
  • 100. نقش Mixed Precision در افزایش بهره‌وری محققان AI

📚 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.