اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی Distributed Training با استفاده از PyTorch Distributed

کتاب پیاده‌سازی Distributed Training با استفاده از PyTorch Distributed

تگ‌ها: Distributed Training PyTorch Distributed PyTorch آموزش توزیع شده آموزش موازی PyTorch بهینه‌سازی آموزش هوش مصنوعی مدل های زبانی بزرگ هوش مصنوعی توزیع شده 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 PyTorch Distributed

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده با PyTorch
  • 2. مفاهیم کلیدی در آموزش توزیع‌شده
  • 3. نصب و پیکربندی PyTorch Distributed
  • 4. مقدمه‌ای بر ماژول torch.distributed
  • 5. انواع ارتباطات در torch.distributed
  • 6. جمع‌آوری داده‌ها در آموزش توزیع‌شده
  • 7. انتقال داده‌ها بین فرایندها
  • 8. همگام‌سازی پارامترها در آموزش توزیع‌شده
  • 9. استراتژی‌های انتشار پارامترها
  • 10. گرادیان‌های توزیع‌شده
  • 11. بهینه‌سازهای توزیع‌شده
  • 12. کلاس DistributedDataParallel
  • 13. کاربرد DistributedDataParallel
  • 14. تنظیمات پیشرفته DistributedDataParallel
  • 15. مدیریت چندین GPU در یک ماشین
  • 16. آموزش توزیع‌شده بین چندین ماشین
  • 17. پیکربندی محیط برای آموزش چند ماشینی
  • 18. استفاده از SSH برای ارتباط بین ماشین‌ها
  • 19. استفاده از MPI برای ارتباط بین ماشین‌ها
  • 20. نظارت بر آموزش توزیع‌شده
  • 21. اشکال‌زدایی در آموزش توزیع‌شده
  • 22. کارایی در آموزش توزیع‌شده
  • 23. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه
  • 24. تکنیک‌های کاهش سربار ارتباطی
  • 25. استفاده از NCCL برای ارتباطات بهینه
  • 26. آموزش توزیع‌شده با مدل‌های بزرگ
  • 27. تکنیک‌های موازی‌سازی مدل
  • 28. موازی‌سازی تنسور
  • 29. موازی‌سازی پایپ‌لاین
  • 30. ترکیب موازی‌سازی داده و مدل
  • 31. آموزش توزیع‌شده با حافظه محدود
  • 32. مدیریت حافظه در GPUهای توزیع‌شده
  • 33. تکنیک‌های فشرده‌سازی گرادیان
  • 34. استفاده از دقت پایین (Mixed Precision)
  • 35. آموزش توزیع‌شده با مجموعه داده‌های بزرگ
  • 36. بارگذاری داده‌های توزیع‌شده
  • 37. استفاده از DataLoader توزیع‌شده
  • 38. همگام‌سازی DataLoaderها
  • 39. آموزش توزیع‌شده در محیط‌های ابری
  • 40. استفاده از Docker برای محیط‌های آموزشی
  • 41. استفاده از Kubernetes برای مدیریت کلاستر
  • 42. تنظیمات شبکه در محیط‌های ابری
  • 43. نظارت بر منابع در آموزش توزیع‌شده ابری
  • 44. امنیت در آموزش توزیع‌شده
  • 45. مدیریت دسترسی‌ها
  • 46. حفاظت از داده‌ها در حین انتقال
  • 47. پیاده‌سازی کنترل نسخه برای کد آموزشی
  • 48. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های توزیع‌شده
  • 49. اصول طراحی سیستم‌های توزیع‌شده
  • 50. الگوهای طراحی برای سیستم‌های توزیع‌شده
  • 51. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 52. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های توزیع‌شده
  • 53. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 54. اصول یادگیری فدرال
  • 55. پیاده‌سازی یادگیری فدرال با PyTorch
  • 56. چالش‌های یادگیری فدرال
  • 57. کاربردهای یادگیری فدرال
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 59. اصول یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 60. پیاده‌سازی یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 61. چالش‌های یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 62. کاربردهای یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 63. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 64. آموزش GNNها به صورت توزیع‌شده
  • 65. پیاده‌سازی GNNهای توزیع‌شده
  • 66. کاربردهای GNNهای توزیع‌شده
  • 67. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 68. آموزش LLMs به صورت توزیع‌شده
  • 69. نکات فنی در آموزش LLMs توزیع‌شده
  • 70. بهینه‌سازی LLMs برای استقرار توزیع‌شده
  • 71. نکات حقوقی و امنیتی در پیاده‌سازی سامانه‌های آموزشی توزیع‌شده
  • 72. رعایت حریم خصوصی کاربران در سیستم‌های آموزشی
  • 73. استانداردهای فنی برای سامانه‌های آموزشی
  • 74. مستندسازی فنی سامانه‌های آموزشی
  • 75. گزارش‌دهی پیشرفت آموزش در سامانه‌های توزیع‌شده
  • 76. مدیریت چرخه عمر مدل‌های توزیع‌شده
  • 77. ارزیابی و مقایسه روش‌های آموزش توزیع‌شده
  • 78. مطالعات موردی در پیاده‌سازی موفق آموزش توزیع‌شده
  • 79. آینده آموزش توزیع‌شده با PyTorch
  • 80. تکنیک‌های نوین در آموزش توزیع‌شده
  • 81. جمع‌بندی مباحث کلیدی آموزش توزیع‌شده
  • 82. تمرین‌های عملی پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده
  • 83. پروژه‌های پیشرفته در آموزش توزیع‌شده
  • 84. ارائه نتایج پروژه‌های پایانی
  • 85. راهنمای استفاده از منابع آنلاین و پشتیبانی
  • 86. نکات مهم در توسعه سامانه‌های آموزشی توزیع‌شده
  • 87. اصول اخلاقی در توسعه سامانه‌های آموزشی
  • 88. اهمیت همکاری تیمی در پروژه‌های توزیع‌شده
  • 89. بررسی چالش‌های رایج و راه‌حل‌ها
  • 90. نکات تکمیلی برای بهینه‌سازی عملکرد
  • 91. اهمیت امنیت داده‌ها در سیستم‌های آموزشی
  • 92. مدیریت دانش در تیم‌های توسعه
  • 93. گزارش‌دهی فنی و کاربردی
  • 94. نکات مهم در مستندسازی کد
  • 95. اصول طراحی رابط کاربری برای سامانه‌های آموزشی
  • 96. اهمیت بازخورد کاربران در بهبود سامانه‌ها
  • 97. بررسی جنبه‌های اقتصادی پیاده‌سازی سیستم‌های توزیع‌شده
  • 98. راهکارهای مدیریت هزینه‌ها در آموزش توزیع‌شده
  • 99. اهمیت ارزیابی مستمر سیستم‌ها
  • 100. نکات فنی برای استقرار در محیط‌های عملیاتی

📚 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.