اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی Distributed Training با استفاده از TensorFlow

کتاب پیاده‌سازی Distributed Training با استفاده از TensorFlow

تگ‌ها: TensorFlow distributed training TensorFlow آموزش مدل آموزش توزیع شده هوش مصنوعی بهینه‌سازی آموزش مدل پردازش موازی TensorFlow تکنیک‌های یادگیری ماشین مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی فارسی یادگیری توزیع شده TensorFlow یادگیری عمیق توزیع شده

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 پیاده‌سازی Distributed Training با استفاده از TensorFlow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و یادگیری توزیع‌شده
  • 2. مبانی TensorFlow برای محاسبات توزیع‌شده
  • 3. معماری کلی سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 4. انواع روش‌های موازی‌سازی در یادگیری عمیق
  • 5. موازی‌سازی داده (Data Parallelism)
  • 6. موازی‌سازی مدل (Model Parallelism)
  • 7. موازی‌سازی ترکیبی (Hybrid Parallelism)
  • 8. مراحل پیاده‌سازی موازی‌سازی داده
  • 9. تنظیم محیط برای TensorFlow Distributed Training
  • 10. استفاده از tf.distribute.Strategy
  • 11. استراتژی MirroredStrategy برای آموزش روی چندین GPU
  • 12. پیکربندی MirroredStrategy
  • 13. آموزش مدل با MirroredStrategy
  • 14. تابع compile و fit با MirroredStrategy
  • 15. استراتژی MultiWorkerMirroredStrategy برای آموزش روی چندین ماشین
  • 16. پیکربندی MultiWorkerMirroredStrategy
  • 17. مدیریت ارتباط بین Workerها
  • 18. استفاده از tf.lookup.StaticVocabularyTable
  • 19. استفاده از tf.keras.layers.Embedding
  • 20. آموزش مدل با MultiWorkerMirroredStrategy
  • 21. استراتژی TPUStrategy برای آموزش روی TPUها
  • 22. پیکربندی TPUStrategy
  • 23. آموزش مدل با TPUStrategy
  • 24. ملاحظات مربوط به حافظه در آموزش توزیع‌شده
  • 25. بهینه‌سازی استفاده از حافظه GPU
  • 26. روش‌های کاهش مصرف حافظه
  • 27. استفاده از Mixed Precision Training
  • 28. فعال‌سازی Mixed Precision Training
  • 29. مزایای Mixed Precision Training
  • 30. معایب و چالش‌های Mixed Precision Training
  • 31. مدیریت داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 32. استفاده از tf.data API برای ورودی کارآمد
  • 33. بهینه‌سازی pipeline داده
  • 34. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
  • 35. آموزش مدل‌های بزرگ با داده‌های حجیم
  • 36. مدیریت Checkpointها در آموزش توزیع‌شده
  • 37. ذخیره و بازیابی Checkpointها
  • 38. استفاده از tf.train.CheckpointManager
  • 39. بازیابی Checkpointها در MultiWorkerMirroredStrategy
  • 40. تنظیمات پیشرفته برای آموزش توزیع‌شده
  • 41. تنظیمات مربوط به ارتباطات شبکه
  • 42. استفاده از NCCL و Gloo
  • 43. تنظیمات مربوط به همگام‌سازی گرادیان‌ها
  • 44. روش‌های کاهش نویز در گرادیان‌ها
  • 45. استفاده از Gradient Accumulation
  • 46. استفاده از Gradient Clipping
  • 47. نکات عملی برای رفع اشکال در آموزش توزیع‌شده
  • 48. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
  • 49. مانیتورینگ منابع سیستم (CPU, GPU, RAM)
  • 50. ابزارهای مانیتورینگ TensorFlow Profiler
  • 51. تحلیل خروجی Profiler
  • 52. مدیریت خطا در محیط توزیع‌شده
  • 53. استراتژی‌های بازیابی از خطا
  • 54. استفاده از ابزارهای لاگ‌گیری
  • 55. آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) به صورت توزیع‌شده
  • 56. پیاده‌سازی مدل‌های Transformer با TensorFlow Distributed
  • 57. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 58. ملاحظات خاص برای مدل‌های NLP
  • 59. آموزش مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision) به صورت توزیع‌شده
  • 60. پیاده‌سازی مدل‌های CNN و Vision Transformer
  • 61. ملاحظات خاص برای مدل‌های CV
  • 62. معرفی تنسورهای توزیع‌شده (Distributed Tensors)
  • 63. کاربرد تنسورهای توزیع‌شده
  • 64. مدیریت وضعیت (State Management) در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 65. استفاده از tf.Variable در محیط توزیع‌شده
  • 66. استراتژی‌های هماهنگ‌سازی وضعیت
  • 67. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی توزیع‌شده
  • 68. بهینه‌سازهای سازگار با آموزش توزیع‌شده
  • 69. تکنیک‌های کاهش زمان آموزش
  • 70. استفاده از تکنیک‌های پیش‌بینی (Lookahead, etc.)
  • 71. کاربرد آموزش توزیع‌شده در مسائل واقعی
  • 72. مثال‌های صنعتی موفق
  • 73. چالش‌های پیاده‌سازی در محیط‌های عملیاتی
  • 74. مقایسه رویکردهای آموزش توزیع‌شده با فریم‌ورک‌های دیگر (PyTorch, Horovod)
  • 75. مزایا و معایب هر رویکرد
  • 76. امنیت در سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده
  • 77. ملاحظات امنیتی در انتقال داده‌ها
  • 78. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در آموزش توزیع‌شده
  • 79. کاربرد یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 80. مفاهیم پایه یادگیری فدرال
  • 81. پیاده‌سازی یادگیری فدرال با TensorFlow Federated
  • 82. ملاحظات مربوط به مدل‌های سفارشی (Custom Models)
  • 83. نوشتن مدل‌های سفارشی برای آموزش توزیع‌شده
  • 84. استفاده از tf.function برای بهینه‌سازی
  • 85. مدیریت منابع در مقیاس ابری (Cloud)
  • 86. استفاده از سرویس‌های ابری (AWS, GCP, Azure)
  • 87. پیکربندی محیط آموزش توزیع‌شده در ابر
  • 88. هزینه‌های آموزش توزیع‌شده و راه‌های بهینه‌سازی
  • 89. استراتژی‌های کاهش هزینه
  • 90. آینده آموزش توزیع‌شده
  • 91. روندهای نوظهور در یادگیری عمیق توزیع‌شده
  • 92. چالش‌های پیش رو و راهکارهای آینده
  • 93. جمع‌بندی و نکات کلیدی برای موفقیت
  • 94. مسیر یادگیری برای متخصصان یادگیری عمیق توزیع‌شده
  • 95. نکات پایانی برای پیاده‌سازی موفق

📚 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.