اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی خط لوله‌های داده همزمان برای یادگیری عمیق

کتاب بهینه‌سازی خط لوله‌های داده همزمان برای یادگیری عمیق

تگ‌ها: Concurrent Processing Data Pipeline Deep Learning GPU Utilization NVIDIA DALI Prefetch PyTorch DataLoader tf.data آموزش مدل بهینه‌سازی عملکرد پیش‌واکشی تقویت داده خط لوله داده مهندسی داده یادگیری عمیق

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 بهینه‌سازی خط لوله‌های داده همزمان برای یادگیری عمیق

موضوع کلی: یادگیری عمیق و مهندسی داده

موضوع میانی: خط لوله‌های داده کارآمد برای آموزش مدل

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. نقش خط لوله داده در کارایی آموزش مدل‌های عمیق
  • 2. شناسایی گلوگاه‌های رایج بین CPU و GPU
  • 3. مفهوم اشباع GPU و تأثیر خط لوله داده بر آن
  • 4. معماری کلی خط لوله داده همزمان
  • 5. مراحل بارگذاری، پیش‌پردازش و دسته‌بندی داده
  • 6. تفاوت پردازش ترتیبی و موازی در خط لوله
  • 7. مدل‌های همزمانی مبتنی بر نخ و فرایند
  • 8. استفاده از صف‌ها برای جداسازی مراحل خط لوله
  • 9. تعیین تعداد مناسب workerها برای بارگذاری
  • 10. تعادل بین تعداد worker و مصرف حافظه
  • 11. پیش‌پردازش روی CPU در مقابل شتاب‌دهنده‌ها
  • 12. کتابخانه tf.data و مدل اجرای آن
  • 13. ساخت Dataset از منابع مختلف داده
  • 14. عملیات map و اعمال پیش‌پردازش موازی
  • 15. تنظیم num_parallel_calls در tf.data
  • 16. کش کردن داده‌های پیش‌پردازش‌شده
  • 17. پیش‌واکشی داده با prefetch و تأثیر آن
  • 18. خودکارسازی تنظیمات با AUTOTUNE
  • 19. ساخت خط لوله چندمرحله‌ای در tf.data
  • 20. DataLoader در PyTorch و پارامترهای کلیدی
  • 21. تنظیم num_workers و pin_memory
  • 22. استفاده از persistent_workers برای کاهش سربار
  • 23. collate_fn سفارشی و بهینه‌سازی آن
  • 24. مدیریت حافظه اشتراکی در DataLoader
  • 25. کتابخانه NVIDIA DALI و شتاب پیش‌پردازش
  • 26. انتقال عملیات تصویر به GPU با DALI
  • 27. مقایسه عملکرد DALI با خط لوله‌های مبتنی بر CPU
  • 28. رمزگشایی تصویر و ویدیو به‌صورت سخت‌افزاری
  • 29. تقویت داده آنلاین و هزینه محاسباتی آن
  • 30. انتقال تقویت داده به GPU برای کاهش بار CPU
  • 31. همگام‌سازی تقویت داده با دسته‌های آموزشی
  • 32. مدیریت داده‌های نامتعادل در خط لوله
  • 33. نمونه‌گیری اهمیت و تأثیر آن بر کارایی
  • 34. خواندن کارآمد از دیسک و سیستم فایل
  • 35. فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه مانند TFRecord و WebDataset
  • 36. تبدیل داده‌های خام به فرمت‌های سریالی سریع
  • 37. فشرده‌سازی و تأثیر آن بر سرعت خواندن
  • 38. خواندن موازی از چندین فایل و شارد
  • 39. مدیریت داده‌های بسیار بزرگ خارج از حافظه
  • 40. جریان‌سازی داده از ذخیره‌سازی ابری
  • 41. کاهش تأخیر شبکه در بارگذاری داده از راه دور
  • 42. پروفایل کردن خط لوله داده با ابزارهای موجود
  • 43. شناسایی مراحل کند با TensorBoard و PyTorch Profiler
  • 44. اندازه‌گیری زمان CPU در مقابل زمان انتظار GPU
  • 45. بهینه‌سازی ترتیب عملیات برای حداکثر هم‌پوشانی
  • 46. حذف عملیات غیرضروری از مسیر بحرانی
  • 47. استفاده از حافظه پین شده برای انتقال سریع‌تر
  • 48. مدیریت تکه تکه شدن حافظه در خط لوله‌های طولانی
  • 49. تنظیم اندازه صف‌ها برای جلوگیری از انسداد
  • 50. تشخیص و رفع بن‌بست در خط لوله‌های پیچیده
  • 51. خط لوله داده برای آموزش توزیع‌شده
  • 52. هماهنگی بارگذاری داده بین چندین فرایند یا گره
  • 53. تقسیم داده و جلوگیری از همپوشانی نمونه‌ها
  • 54. خط لوله برای داده‌های متنی و توالی‌ها
  • 55. توکنایز کردن و پد کردن کارآمد در زمان اجرا
  • 56. خط لوله برای داده‌های جدولی و ترکیبی
  • 57. بازآزمایی و تنظیم مداوم پارامترهای خط لوله
  • 58. مطالعه موردی بهینه‌سازی خط لوله بینایی کامپیوتر
  • 59. مطالعه موردی خط لوله داده برای مدل‌های زبانی
  • 60. استانداردسازی خط لوله داده در تیم‌های یادگیری ماشین
  • 61. مانیتورینگ مداوم کارایی خط لوله در تولید

📚 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.