اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین بهینه‌سازی و آموزش مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از FSDP و DeepSpeed

کتاب راهکارهای نوین بهینه‌سازی و آموزش مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از FSDP و DeepSpeed

تگ‌ها: DeepSpeed FSDP Ray آموزش توزیع‌شده بهینه‌سازی مدل پردازش موازی مدل‌های زبانی بزرگ مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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 راهکارهای نوین بهینه‌سازی و آموزش مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از FSDP و DeepSpeed

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر و پردازش توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت آموزش مدل‌های زبانی بزرگ در مقیاس وسیع
  • 2. معماری مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌های حافظه در آموزش
  • 3. نقش پردازش توزیع‌شده در تسریع آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 4. بررسی محدودیت‌های سخت‌افزاری و حافظه گرافیکی در آموزش مدل‌ها
  • 5. آشنایی با مفاهیم موازی‌سازی داده و موازی‌سازی مدل
  • 6. مبانی محاسبات توزیع‌شده با استفاده از کتابخانه Ray
  • 7. پیکربندی کلاستر برای آموزش مدل‌های بزرگ در محیط‌های توزیع‌شده
  • 8. مفهوم و ضرورت استفاده از Fully Sharded Data Parallelism
  • 9. مکانیزم خرد کردن پارامترها و گرادیان‌ها در FSDP
  • 10. بهینه‌سازی مصرف حافظه با استفاده از تکنیک ZeRO در DeepSpeed
  • 11. مقایسه فنی بین FSDP و DeepSpeed ZeRO
  • 12. استراتژی‌های اشتراک‌گذاری پارامترها برای مدل‌های چندمیلیاردی
  • 13. مدیریت ارتباطات میان‌گره‌ای در آموزش توزیع‌شده
  • 14. نقش NCCL در انتقال داده‌های پرسرعت بین واحد‌های پردازشی
  • 15. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه در لایه‌های مدل برای کاهش بار محاسباتی
  • 16. استفاده از Mixed Precision Training برای افزایش سرعت و کاهش حافظه
  • 17. مبانی و پیاده‌سازی تکنیک‌های Gradient Checkpointing
  • 18. مدیریت نقاط بازرسی و ذخیره‌سازی مدل در طول آموزش توزیع‌شده
  • 19. پیکربندی و مدیریت منابع در Ray برای بارهای کاری سنگین
  • 20. نظارت بر عملکرد کلاستر و شناسایی گلوگاه‌های پردازشی
  • 21. راهکارهای توزیع بار در آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 22. استفاده از DeepSpeed برای مدیریت حافظه در مقیاس‌های بزرگ
  • 23. بهینه‌سازی عملیات انتقال داده در محیط‌های Multi-Node
  • 24. تنظیم دقیق پارامترهای FSDP برای مدل‌های ترنسفورمر
  • 25. کاربرد موازی‌سازی خط‌لوله‌ای در مدل‌های بسیار بزرگ
  • 26. ترکیب موازی‌سازی داده و موازی‌سازی مدل برای مقیاس‌پذیری حداکثری
  • 27. استفاده از Profilerها برای تحلیل کارایی آموزش توزیع‌شده
  • 28. رفع خطاهای متداول در آموزش‌های توزیع‌شده مدل‌های بزرگ
  • 29. استراتژی‌های پیش‌پردازش داده‌ها برای آموزش‌های مقیاس بزرگ
  • 30. مدیریت توزیع داده‌ها در کلاسترهای ابری و محلی
  • 31. تکنیک‌های فشرده‌سازی گرادیان برای کاهش ترافیک شبکه
  • 32. بررسی اثرات مقیاس‌پذیری بر دقت نهایی مدل
  • 33. روش‌های ارزیابی مدل‌های آموزش‌دیده در محیط‌های توزیع‌شده
  • 34. مستندسازی و گزارش‌گیری از فرآیند آموزش مدل
  • 35. امنیت و پایداری در کلاسترهای پردازش توزیع‌شده
  • 36. مقیاس‌پذیری افقی در مقابل مقیاس‌پذیری عمودی در هوش مصنوعی
  • 37. بهینه‌سازی پهنای باند شبکه برای ارتباطات بین واحد‌های پردازشی
  • 38. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای پایش لحظه‌ای آموزش
  • 39. راهکارهای بازیابی و تداوم آموزش در صورت بروز خطای سخت‌افزاری
  • 40. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 41. تکنیک‌های مدیریت حافظه در لایه‌های Embedding
  • 42. کاربرد الگوریتم‌های بهینه‌سازی توزیع‌شده در آموزش مدل‌ها
  • 43. بررسی معماری‌های سخت‌افزاری مدرن برای پردازش‌های سنگین
  • 44. پیاده‌سازی یک خط‌لوله کامل آموزش توزیع‌شده با FSDP
  • 45. تنظیم پارامترهای مقیاس‌بندی برای مدل‌های با میلیاردها پارامتر
  • 46. ارتقای زیرساخت برای پشتیبانی از آموزش‌های چندروزه‌ی توزیع‌شده
  • 47. پروژه نهایی: پیاده‌سازی و آموزش یک مدل زبانی بهینه با ابزارهای توزیع‌شده

📚 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.