اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای Mixed Precision Training

کتاب بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای Mixed Precision Training

تگ‌ها: bf16 deep learning deepspeed fp16 training hyperparameter optimization loss scaling mixed precision optuna pytorch tensor cores آموزش مدل های زبانی بهینه سازی مدل هوش مصنوعی 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 هایپرپارامترها برای Mixed Precision Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه Mixed Precision Training و نمایش اعداد در قالب‌های FP32، FP16 و BF16
  • 2. بررسی دامنه عددی (Dynamic Range) و چالش‌های Underflow و Overflow در محاسبات دقت پایین
  • 3. مکانیزم Loss Scaling و نقش آن در حفظ گرادیان‌های کوچک در آموزش FP16
  • 4. تفاوت‌های کلیدی بین قالب‌های عددی FP16 و BF16 و تاثیر آن‌ها بر پایداری آموزش
  • 5. بررسی نقش و عملکرد Master Weights در الگوریتم‌های بهینه‌سازی FP16
  • 6. نرخ یادگیری (Learning Rate) و نحوه تنظیم آن برای آموزش با دقت ترکیبی
  • 7. روش‌های Warmup و انطباق نرخ یادگیری در شروع آموزش Mixed Precision
  • 8. تنظیم نرخ یادگیری بر اساس اندازه‌های مختلف Batch Size در آموزش دقت ترکیبی
  • 9. تاثیر الگوریتم‌های بهینه‌ساز (Adam, AdamW, Lion, SGD) بر پایداری عددی Mixed Precision
  • 10. هایپرپارامترهای بهینه‌ساز Adam (مانند Beta1، Beta2 و Epsilon) در آموزش FP16 و BF16
  • 11. مقداردهی اولیه وزن‌ها (Weight Initialization) و تاثیر آن در جلوگیری از سرریز عددی
  • 12. تنظیم مقادیر Loss Scale استاتیک در مقابل Dynamic Loss Scaling
  • 13. تنظیم هایپرپارامترهای Dynamic Loss Scaling (نرخ رشد scale_factor و پنجره به‌روزرسانی)
  • 14. روش‌های Clipping گرادیان (Norm Clipping و Value Clipping) و تنطیم آستانه آستانه‌گذاری
  • 15. تنظیم Weight Decay و L2 Regularization در محیط‌های Mixed Precision
  • 16. تنظیم اندازه Batch Size جهت حداکثر بهره‌وری از هسته‌های Tensor Cores در کارت‌های گرافیک
  • 17. هایپرپارامترهای مرتبط با Precision در لایه‌های مختلف مدل (Mixed Precision لایه‌ای)
  • 18. تنظیم هایپرپارامترهای انباشت گرادیان (Gradient Accumulation) همراه با Mixed Precision
  • 19. مدیریت پایداری عددی در توابع فعال‌ساز (Activation Functions) حساس مانند GELU و Softmax
  • 20. تنظیم هایپرپارامترهای تثبیت لایه‌ها (Layer Normalization و RMSNorm) در Precision پایین
  • 21. تنظیم هایپرپارامترهای بهینه‌سازی هایپرپارامتر (Hyperparameter Search) مانند Optuna و Ray Tune برای Mixed Precision
  • 22. استراتژی‌های جستجوی گرید (Grid Search) و تصادفی (Random Search) در فضای هایپرپارامترهای دقت ترکیبی
  • 23. استفاده از بهینه‌سازی بایزین (Bayesian Optimization) برای یافتن هایپرپارامترهای پایدار
  • 24. تنظیم هایپرپارامترهای مربوط به DeepSpeed ZeRO همراه با Mixed Precision
  • 25. تنظیم هایپرپارامترهای Megatron-LM در آموزش توزیع‌شده با دقت ترکیبی
  • 26. شناسایی و عیب‌یابی انحراف‌های عددی (Numerical Instability) و NaN Loss در طول آموزش
  • 27. استراتژی‌های بازیابی خودکار و تنظیم مجدد Loss Scale هنگام مواجهه با Overflow
  • 28. پایش و لاگ‌گیری هایپرپارامترها و خطاهای عددی با استفاده از TensorBoard و Weights & Biases
  • 29. تست‌های صحه‌گذاری و مقایسه عملکرد (Benchmarking) سرعت و دقت مدل پس از تنظیم هایپرپارامترها

📚 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.