اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با Horovod

کتاب پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با Horovod

تگ‌ها: Big Data Distributed Training Horovod Machine Learning آموزش توزیع‌شده بهینه‌سازی آموزش مدل‌های 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 پیاده‌سازی Distributed Training برای مدل‌های بزرگ با Horovod

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده در یادگیری عمیق
  • 2. مفاهیم پایه‌ای پردازش موازی و توزیع‌شده
  • 3. آشنایی با Horovod و معماری آن
  • 4. نصب و پیکربندی Horovod
  • 5. آماده‌سازی محیط توسعه برای آموزش توزیع‌شده
  • 6. مبانی چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 7. پیاده‌سازی مدل‌های ساده با TensorFlow
  • 8. پیاده‌سازی مدل‌های ساده با PyTorch
  • 9. مفهوم Data Parallelism در آموزش توزیع‌شده
  • 10. پیاده‌سازی Data Parallelism با Horovod در TensorFlow
  • 11. پیاده‌سازی Data Parallelism با Horovod در PyTorch
  • 12. آموزش مدل‌های بزرگ روی چندین GPU
  • 13. بهینه‌سازی ارتباطات در آموزش توزیع‌شده
  • 14. الگوریتم All-reduce و نقش آن در Horovod
  • 15. مدیریت مقیاس‌پذیری با Horovod
  • 16. استفاده از Horovod با MPI
  • 17. استفاده از Horovod با Gloo
  • 18. استفاده از Horovod با NCCL
  • 19. تنظیمات پیشرفته Horovod
  • 20. مدیریت حافظه در آموزش توزیع‌شده
  • 21. عیب‌یابی مشکلات رایج در Horovod
  • 22. مانیتورینگ و پرفورمنس آموزش توزیع‌شده
  • 23. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ (TensorBoard, Weights & Biases)
  • 24. آموزش مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 25. تکنیک‌های کوانتیزاسیون برای مدل‌های بزرگ
  • 26. تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 27. آموزش مدل‌های بینایی ماشین با Horovod
  • 28. آموزش مدل‌های پردازش زبان طبیعی با Horovod
  • 29. استفاده از Horovod با داده‌های حجیم
  • 30. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها برای آموزش توزیع‌شده
  • 31. استفاده از فریم‌ورک‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده
  • 32. آموزش مدل‌های GAN با Horovod
  • 33. آموزش مدل‌های Reinforcement Learning با Horovod
  • 34. مفاهیم Model Parallelism
  • 35. پیاده‌سازی Model Parallelism (مقدماتی)
  • 36. تلفیق Data و Model Parallelism
  • 37. استفاده از Horovod در محیط‌های ابری (AWS, GCP, Azure)
  • 38. پیکربندی Horovod در Kubernetes
  • 39. استفاده از Docker برای محیط‌های آموزش توزیع‌شده
  • 40. مدیریت اعتبارنامه‌ها و دسترسی‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 41. نکات امنیتی در آموزش توزیع‌شده
  • 42. مفاهیم بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 43. استفاده از ابزارهای بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Optuna, Ray Tune)
  • 44. آموزش مدل‌های با پارامترهای بسیار زیاد
  • 45. مدیریتcheckpointing در آموزش توزیع‌شده
  • 46. بازگردانی آموزش از checkpoints
  • 47. استفاده از Horovod برای آموزش مدل‌های سفارشی
  • 48. پیاده‌سازی توابع loss سفارشی در Horovod
  • 49. پیاده‌سازی متریک‌های سفارشی در Horovod
  • 50. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش توزیع‌شده
  • 51. مفاهیم و کاربردهای Federated Learning
  • 52. تفاوت Federated Learning با آموزش توزیع‌شده
  • 53. آموزش مدل‌های با ملاحظات حریم خصوصی
  • 54. مقدمه‌ای بر Edge Computing
  • 55. آموزش مدل‌ها در دستگاه‌های Edge
  • 56. چالش‌های آموزش توزیع‌شده در شبکه‌های نامتقارن
  • 57. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) و آموزش توزیع‌شده
  • 58. آموزش مدل‌های مولد با Horovod
  • 59. استفاده از Horovod برای آموزش مدل‌های Time Series
  • 60. مدل‌های توصیه گر و آموزش توزیع‌شده
  • 61. بهینه‌سازی پردازش داده (Data Preprocessing) برای آموزش توزیع‌شده
  • 62. استفاده از کتابخانه‌های پردازش داده موازی (Dask, Spark)
  • 63. مدیریت لاگ‌ها و خطاهای توزیع‌شده
  • 64. تکنیک‌های کاهش نویز در آموزش توزیع‌شده
  • 65. مفاهیم و کاربردهای Distributed Transformers
  • 66. آموزش مدل‌های بزرگ با تکنیک‌های Sparsity
  • 67. استفاده از Horovod با کتابخانه‌های گرافیکی (OpenCV)
  • 68. آموزش مدل‌های پردازش صدا با Horovod
  • 69. بهینه‌سازی سخت‌افزاری برای آموزش توزیع‌شده
  • 70. نقش GPU در آموزش توزیع‌شده
  • 71. استفاده از TPU ها برای آموزش توزیع‌شده
  • 72. مفاهیم و کاربردهای Distributed Reinforcement Learning
  • 73. مدیریت هزینه‌ها در آموزش توزیع‌شده ابری
  • 74. انتخاب استراتژی مناسب آموزش توزیع‌شده
  • 75. آینده آموزش توزیع‌شده
  • 76. تکنیک‌های پیشرفته Data Parallelism
  • 77. مفاهیم و کاربردهای Zero Redundancy Optimizer (ZeRO)
  • 78. استفاده از Horovod با فریم‌ورک‌های MLops
  • 79. مدیریت Pipeline آموزش توزیع‌شده
  • 80. مفاهیم و کاربردهای Model Parallelism پیشرفته
  • 81. پیاده‌سازی Model Parallelism با کتابخانه‌های تخصصی
  • 82. تکنیک‌های Efficient Fine-tuning برای مدل‌های بزرگ
  • 83. آموزش مدل‌ها با محدودیت‌های حافظه
  • 84. مفاهیم و کاربردهای Mixture of Experts (MoE)
  • 85. پیاده‌سازی MoE با Horovod
  • 86. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری در محیط‌های توزیع‌شده
  • 87. تکنیک‌های Debugging در سناریوهای توزیع‌شده
  • 88. استفاده از Horovod برای آموزش مدل‌های Anomaly Detection
  • 89. آموزش مدل‌های با داده‌های نامتعادل
  • 90. مفاهیم و کاربردهای Federated Analytics
  • 91. پیاده‌سازی Federated Learning با Horovod (مقدماتی)
  • 92. مدیریت ارتباطات در شبکه‌های با تاخیر بالا
  • 93. بهینه‌سازی زمانبندی وظایف در آموزش توزیع‌شده
  • 94. مفاهیم و کاربردهای Distributed Optimization Algorithms
  • 95. استفاده از Horovod در سیستم‌های High-Performance Computing (HPC)
  • 96. آموزش مدل‌های با نیاز به دقت بالا
  • 97. مفاهیم و کاربردهای Distributed Bayesian Optimization
  • 98. بهینه‌سازی مصرف پهنای باند در آموزش توزیع‌شده
  • 99. مقدمه‌ای بر شبکه‌های توزیع‌شده برای یادگیری عمیق
  • 100. استفاده از Horovod برای آموزش مدل‌های Time Series Forecasting

📚 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.