اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (Efficient Fine-Tuning for LLMs)

کتاب بهینه‌سازی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (Efficient Fine-Tuning for LLMs)

تگ‌ها: Adapters Deep Learning Efficient Fine-Tuning Fine-Tuning Hugging Face Large Language Model LLM LoRA NLP Optimizing LLMs PEFT PyTorch QLoRA آموزش هوش مصنوعی تنظیم دقیق

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 بهینه‌سازی تنظیم دقیق مدل‌های زبانی بزرگ (Efficient Fine-Tuning for LLMs)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models - LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. چرا تنظیم دقیق (Fine-Tuning) برای LLMها ضروری است؟
  • 2. مفهوم بهینه‌سازی کارآمد و کاهش هزینه‌های محاسباتی
  • 3. معرفی روش‌های تنظیم دقیق کارآمد: مروری بر رویکردها
  • 4. آشنایی با LoRA (Low-Rank Adaptation) و نحوه عملکرد
  • 5. پیاده‌سازی عملی LoRA با استفاده از کتابخانه PEFT
  • 6. تنظیم دقیق با استفاده از Adapters: معماری و کاربردها
  • 7. مقایسه Adapters با LoRA و سایر روش‌ها
  • 8. روش Prefix Tuning و Prompt Tuning: تنظیم با کمترین پارامتر
  • 9. آشنایی با روش BitFit (تنظیم بایاس‌ها) و کاربرد آن
  • 10. معرفی روش (IA)³ (Infused Adapter by Inhibiting and Amplifying Inner Activations)
  • 11. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی استفاده از GPU در تنظیم دقیق
  • 12. انتخاب لایه‌های مناسب برای تنظیم دقیق در معماری Transformer
  • 13. تأثیر تنظیم دقیق کارآمد بر عملکرد مدل در وظایف مختلف
  • 14. مطالعه موردی: تنظیم دقیق LLaMA، Mistral و GPT-NeoX با روش‌های کارآمد
  • 15. آموزش چندوظیفه‌ای (Multi-Task) با تنظیم دقیق کارآمد
  • 16. استفاده از داده‌های کم‌حجم (Few-Shot) در تنظیم دقیق کارآمد
  • 17. روش‌های داده‌افزایی و افزایش کیفیت داده‌های تنظیم دقیق
  • 18. ارزیابی مدل تنظیم‌شده: معیارهای سنجش و تحلیل نتایج
  • 19. بهینه‌سازی Hyperparameters خاص در روش‌های تنظیم کارآمد
  • 20. ترکیب روش‌های مختلف تنظیم دقیق برای دستیابی به بهترین نتیجه
  • 21. مقیاس‌پذیری روش‌های کارآمد به مدل‌های با بیش از ۱۰۰ میلیارد پارامتر
  • 22. استفاده از DeepSpeed و FSDP برای تنظیم دقیق در مقیاس بزرگ
  • 23. مدیریت وزن‌ها و به‌روزرسانی تفاضلی در روش‌های کارآمد
  • 24. تنظیم دقیق کارآمد در سناریوهای چندزبان‌ (Multilingual)
  • 25. کنترل Overfitting در تنظیم دقیق با پارامترهای محدود
  • 26. تنظیم دقیق برای تولید کد (Code Generation) با روش‌های کارآمد
  • 27. تنظیم دقیق برای پاسخ‌گویی به سوالات و Retrieval-Augmented Generation
  • 28. تنظیم دقیق برای وظایف خلاصه‌سازی و تولید متن
  • 29. کاربرد تنظیم دقیق کارآمد در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر متن
  • 30. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های متن‌باز (Hugging Face PEFT، Unsloth و Axolotl)
  • 31. نصب و پیکربندی محیط توسعه برای تنظیم دقیق کارآمد
  • 32. آماده‌سازی داده‌های آموزشی در فرمت‌های استاندارد (JSONL، Parquet)
  • 33. مدیریت توکن‌ها و افزایش طول پنجره زمینه (Context Window)
  • 34. تنظیم دقیق در محیط‌های ابری (AWS، GCP، Azure) با استفاده از نمونه‌های GPU
  • 35. پیاده‌سازی پایپلاین کامل تنظیم دقیق با استفاده از Python و PyTorch
  • 36. ارزیابی اقتصادی و هزینه‌های تنظیم دقیق کارآمد در مقابل تنظیم دقیق کامل
  • 37. مدیریت نسخه‌گذاری مدل‌های تنظیم‌شده و ذخیره‌سازی آن‌ها
  • 38. استفاده از کوانتیزاسیون (Quantization) همراه با تنظیم دقیق برای کاهش حافظه
  • 39. روش QLoRA: ترکیب کوانتیزاسیون با LoRA
  • 40. مقایسه عملکرد مدل تنظیم‌شده با مدل پایه (Zero-Shot)
  • 41. ایجاد رابط کاربری ساده برای تعامل با مدل تنظیم‌شده
  • 42. استقرار مدل تنظیم‌شده در محیط تولید با استفاده از Docker و API
  • 43. نظارت و پایش عملکرد مدل پس از استقرار
  • 44. رفع مشکلات رایج در حین تنظیم دقیق (OOM، ناپایداری Loss و ...)
  • 45. به‌روزرسانی تدریجی (Incremental Fine-Tuning) با روش‌های کارآمد
  • 46. بهینه‌سازی زمان آموزش با استفاده از تکنیک‌های ترکیبی
  • 47. مطالعه موردی جامع: تنظیم دقیق یک مدل ۷ میلیاردی برای یک کاربرد خاص
  • 48. نگاهی به آینده روش‌های تنظیم دقیق کارآمد و روندهای پژوهشی

📚 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.