کتاب راهنمای جامع برای پیاده‌سازی Distributed Training و Mixed Precision

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 راهنمای جامع برای پیاده‌سازی Distributed Training و Mixed Precision

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفهوم Distributed Training و ضرورت آن در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 2. تفاوت Data Parallelism و Model Parallelism
  • 3. آشنایی با Pipeline Parallelism و کاربرد آن
  • 4. مفاهیم پایه Mixed Precision Training
  • 5. نقش FP16 و BF16 در کاهش مصرف حافظه
  • 6. تفاوت Automatic Mixed Precision و Manual Mixed Precision
  • 7. آماده‌سازی محیط برای آموزش توزیع‌شده با PyTorch
  • 8. نصب و پیکربندی NCCL برای ارتباط بین GPUها
  • 9. راه‌اندازی DistributedDataParallel در PyTorch
  • 10. مدیریت Process Group و Backendهای ارتباطی
  • 11. همگام‌سازی گرادیان‌ها در آموزش توزیع‌شده
  • 12. استفاده از torch.cuda.amp برای Mixed Precision
  • 13. نقش GradScaler در جلوگیری از Underflow
  • 14. پیاده‌سازی کامل آموزش با DDP و AMP
  • 15. مدیریت Batch Size مؤثر در محیط توزیع‌شده
  • 16. استراتژی‌های تقسیم داده بین فرآیندها
  • 17. استفاده از DistributedSampler برای داده‌های بزرگ
  • 18. تنظیم Learning Rate در آموزش توزیع‌شده
  • 19. همگام‌سازی Batch Normalization در چند GPU
  • 20. رفع مشکلات رایج Deadlock در Distributed Training
  • 21. مانیتورینگ مصرف حافظه GPU در Mixed Precision
  • 22. بهینه‌سازی Throughput با تکنیک‌های همپوشانی ارتباط و محاسبه
  • 23. پیاده‌سازی Gradient Accumulation همراه با Mixed Precision
  • 24. استفاده از ZeRO Optimizer برای کاهش مصرف حافظه
  • 25. سطوح مختلف ZeRO و انتخاب سطح مناسب
  • 26. ادغام DeepSpeed با Mixed Precision
  • 27. پیکربندی DeepSpeed ZeRO برای مدل‌های زبانی بزرگ
  • 28. استفاده از FSDP در PyTorch برای مدل‌های بسیار بزرگ
  • 29. تفاوت FSDP و DDP از نظر مقیاس‌پذیری
  • 30. پیاده‌سازی Activation Checkpointing برای صرفه‌جویی حافظه
  • 31. ترکیب Activation Checkpointing با Mixed Precision
  • 32. مدیریت Offloading پارامترها و بهینه‌ساز به CPU
  • 33. تکنیک‌های کاهش Communication Overhead
  • 34. استفاده از Gradient Compression در آموزش توزیع‌شده
  • 35. پیکربندی محیط چندنودی با torchrun
  • 36. راه‌اندازی آموزش روی کلاسترهای چند ماشین
  • 37. مدیریت Fault Tolerance در آموزش طولانی‌مدت
  • 38. ذخیره و بازیابی Checkpoint در محیط توزیع‌شده
  • 39. همگام‌سازی Checkpointها بین فرآیندها
  • 40. تست صحت مدل پس از آموزش با Mixed Precision
  • 41. تشخیص و رفع Numerical Instability
  • 42. مقایسه عملکرد FP16 و BF16 روی سخت‌افزارهای مختلف
  • 43. بهینه‌سازی برای GPUهای NVIDIA با Tensor Core
  • 44. استفاده از torch.compile همراه با Distributed Training
  • 45. پروفایلینگ عملکرد آموزش توزیع‌شده با PyTorch Profiler
  • 46. شناسایی گلوگاه‌های ارتباطی با NCCL Debugger
  • 47. تنظیمات پیشرفته NCCL برای شبکه‌های InfiniBand
  • 48. پیاده‌سازی Model Parallelism ساده با torch.distributed
  • 49. ترکیب Pipeline Parallelism و Data Parallelism
  • 50. استفاده از Megatron-LM برای آموزش مدل‌های عظیم
  • 51. پیکربندی Tensor Parallelism در چارچوب‌های مدرن
  • 52. مدیریت Embedding و Layer Normalization در موازی‌سازی
  • 53. بهینه‌سازی Memory Fragmentation در آموزش طولانی
  • 54. استراتژی‌های Warmup و Scheduling در محیط توزیع‌شده
  • 55. پیاده‌سازی Dynamic Loss Scaling
  • 56. تست مقیاس‌پذیری با افزایش تعداد GPU
  • 57. محاسبه Ideal Scaling و Efficiency واقعی
  • 58. رفع مشکلات همگرایی در آموزش توزیع‌شده
  • 59. مستندسازی و نسخه‌بندی پیکربندی‌های آموزش
  • 60. بهترین شیوه‌های استقرار نهایی مدل آموزش‌دیده با Mixed Precision

📚 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.