اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی جریان داده‌ها برای تسریع توسعه مدل‌های زبانی

کتاب بهینه‌سازی جریان داده‌ها برای تسریع توسعه مدل‌های زبانی

تگ‌ها: Big Data Data Loading Data Pipeline Data Sharding Distributed Training Hugging Face Datasets Large Language Models LLM Data Pipeline PyTorch DataLoader Ray Data Streaming Data Tokenization بهینه سازی داده جریان داده مدیریت داده‌های بزرگ

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 جریان داده‌ها برای تسریع توسعه مدل‌های زبانی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی جریان داده در توسعه مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. معماری End-to-End پایپ‌لاین داده برای LLM
  • 3. شناسایی گلوگاه‌های جریان داده در آموزش مدل‌های زبانی
  • 4. معیارهای سنجش Throughput و Latency در پایپ‌لاین داده
  • 5. تحلیل Bottleneck بین CPU، GPU، حافظه و Storage
  • 6. طراحی معماری مقیاس‌پذیر برای پردازش داده‌های متنی
  • 7. مدیریت چرخه عمر داده در پروژه‌های مدل زبانی
  • 8. جمع‌آوری داده‌های متنی در مقیاس بزرگ
  • 9. دریافت داده از فایل‌سیستم، Object Storage و Data Lake
  • 10. پردازش جریان‌های داده‌ای حجیم برای آموزش LLM
  • 11. Streaming Data در پایپ‌لاین‌های آموزش مدل زبانی
  • 12. پردازش Batch و Streaming و انتخاب معماری مناسب
  • 13. طراحی Data Loader بهینه برای آموزش مدل‌های زبانی
  • 14. تنظیم Batch Size برای افزایش Throughput
  • 15. بهینه‌سازی num_workers در بارگذاری داده
  • 16. استفاده از Pin Memory برای انتقال سریع داده به GPU
  • 17. Prefetching داده برای هم‌پوشانی پردازش و آموزش
  • 18. Overlapping انتقال داده با محاسبات GPU
  • 19. بهینه‌سازی Collation و تشکیل Batchهای آموزشی
  • 20. Batched Data Fetching برای پردازش سریع داده
  • 21. Persistent Workers و کاهش سربار بارگذاری داده
  • 22. مدیریت Shared Memory در پایپ‌لاین‌های داده
  • 23. بهینه‌سازی I/O در جریان داده‌های آموزش LLM
  • 24. تشخیص و کاهش I/O Bottleneck در آموزش مدل
  • 25. بهینه‌سازی خواندن فایل‌های حجیم و متعدد
  • 26. فرمت‌های ذخیره‌سازی مناسب برای دیتاست‌های زبانی
  • 27. مقایسه JSON، JSONL، Parquet و Arrow برای داده‌های LLM
  • 28. بهینه‌سازی Dataset با فرمت Apache Parquet
  • 29. ذخیره‌سازی ستونی برای افزایش سرعت پردازش داده
  • 30. فشرده‌سازی داده و اثر آن بر سرعت پایپ‌لاین
  • 31. تعادل میان Compression Ratio و سرعت خواندن
  • 32. Sharding دیتاست‌های بزرگ برای آموزش توزیع‌شده
  • 33. تقسیم بهینه داده میان Workerهای آموزشی
  • 34. جلوگیری از تکرار داده در پردازش چندپردازه‌ای
  • 35. Sharding صحیح Iterable Dataset در PyTorch
  • 36. توزیع داده میان GPUهای متعدد
  • 37. Distributed Data Loading برای آموزش LLM
  • 38. Streaming Dataset در Hugging Face Datasets
  • 39. بهینه‌سازی جریان داده با Ray Data
  • 40. پردازش توزیع‌شده داده با Workerهای متعدد
  • 41. طراحی Pipelineهای Data-Parallel برای مدل‌های زبانی
  • 42. Tokenization در مقیاس بزرگ
  • 43. بهینه‌سازی سرعت Tokenization برای دیتاست‌های عظیم
  • 44. Parallel Tokenization با پردازنده‌های چند‌هسته‌ای
  • 45. Batch Tokenization و افزایش بهره‌وری پردازش متن
  • 46. ذخیره‌سازی توکن‌های ازپیش‌محاسبه‌شده
  • 47. Caching نتایج Tokenization
  • 48. کاهش هزینه محاسباتی Preprocessing
  • 49. Pipelineهای چندمرحله‌ای برای پاک‌سازی و Tokenization
  • 50. Deduplication در دیتاست‌های آموزش LLM
  • 51. حذف داده‌های تکراری در مقیاس بزرگ
  • 52. Near-Duplicate Detection برای داده‌های متنی
  • 53. فیلترکردن داده‌های کم‌کیفیت پیش از آموزش
  • 54. Data Quality Pipeline برای مدل‌های زبانی
  • 55. تشخیص متن‌های کوتاه، خراب و نامعتبر
  • 56. فیلترکردن داده‌های نامرتبط و کم‌ارزش
  • 57. مدیریت داده‌های آلوده و نویزی در جریان آموزش
  • 58. کنترل توزیع داده میان منابع مختلف
  • 59. Sampling بهینه از دیتاست‌های بزرگ
  • 60. Weighted Sampling برای ترکیب منابع داده
  • 61. Curriculum Data Scheduling در آموزش مدل‌های زبانی
  • 62. Packing توالی‌ها برای کاهش Padding
  • 63. Sequence Packing و افزایش بهره‌وری GPU
  • 64. بهینه‌سازی طول توالی در Batchهای آموزشی
  • 65. Dynamic Batching برای داده‌های متنی
  • 66. Bucketing بر اساس طول توالی
  • 67. کاهش Padding و افزایش Utilization GPU
  • 68. طراحی Data Collator بهینه برای LLM
  • 69. Prefetching چندمرحله‌ای از Storage تا GPU
  • 70. Pipeline کردن مراحل Read، Transform و Batch
  • 71. هم‌پوشانی Data Preparation و Model Training
  • 72. Producer-Consumer Architecture برای جریان داده
  • 73. صف‌های داده و Buffering در پایپ‌لاین آموزش
  • 74. تنظیم اندازه Buffer برای جلوگیری از Idle شدن GPU
  • 75. Caching چندلایه در پایپ‌لاین داده
  • 76. مقایسه Cache در RAM، SSD و Object Storage
  • 77. Local Cache برای دیتاست‌های آموزش
  • 78. Cache Invalidation در جریان داده‌های پویا
  • 79. استفاده از Memory-Mapped Dataset برای داده‌های بزرگ
  • 80. بهینه‌سازی دسترسی تصادفی و ترتیبی به داده
  • 81. مدیریت فایل‌های کوچک در دیتاست‌های عظیم
  • 82. تجمیع فایل‌های کوچک برای افزایش سرعت I/O
  • 83. Benchmarking پایپ‌لاین داده پیش از آموزش
  • 84. پروفایل‌کردن Data Loading با ابزارهای PyTorch
  • 85. اندازه‌گیری زمان انتظار GPU برای داده
  • 86. تحلیل GPU Utilization و ارتباط آن با Data Pipeline
  • 87. ردیابی Throughput در مراحل مختلف پایپ‌لاین
  • 88. تشخیص CPU Bottleneck در پردازش داده
  • 89. تشخیص Storage Bottleneck در آموزش مدل
  • 90. تشخیص Network Bottleneck در انتقال داده
  • 91. بهینه‌سازی پهنای باند شبکه برای جریان داده
  • 92. انتقال داده میان Nodeهای آموزش توزیع‌شده
  • 93. بهینه‌سازی Data Pipeline در محیط چند GPU
  • 94. هماهنگ‌سازی جریان داده با Distributed Training
  • 95. داده‌رسانی در معماری FSDP
  • 96. داده‌رسانی در معماری Data Parallel
  • 97. داده‌رسانی در Tensor Parallel Training
  • 98. هماهنگی Pipeline Data Loading با Pipeline Parallelism
  • 99. بهینه‌سازی جریان داده در آموزش چندگرهی
  • 100. مدیریت Checkpoint و جریان داده در آموزش 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.