اکسپرس 24
کتاب آموزش سریع‌تر با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی چندگانه: راهنمای عملی Unsloth

کتاب آموزش سریع‌تر با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی چندگانه: راهنمای عملی Unsloth

تگ‌ها: GPU Unsloth آموزش مدل بهینه سازی پردازنده گرافیکی شبکه عصبی محاسبات با کارایی بالا موازی سازی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

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 آموزش سریع‌تر با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی چندگانه: راهنمای عملی Unsloth

موضوع کلی: محاسبات با کارایی بالا و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات با کارایی بالا
  • 2. معماری پردازنده‌های گرافیکی و کاربرد آن‌ها در یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم پایه‌ای یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 4. بررسی کتابخانه‌های اصلی یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 5. مقدمه‌ای بر موازی‌سازی محاسبات
  • 6. موازی‌سازی داده‌ها در یادگیری عمیق
  • 7. موازی‌سازی مدل در یادگیری عمیق
  • 8. معماری‌های توزیع‌شده‌ی آموزش مدل
  • 9. ارتباطات بین پردازنده‌ها: PCIe, NVLink
  • 10. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آموزش مدل‌های بزرگ
  • 11. استفاده از حافظه‌ی اشتراکی در پردازنده‌های گرافیکی چندگانه
  • 12. روش‌های کاهش سربار ارتباطی در آموزش توزیع‌شده
  • 13. معرفی Unsloth: چارچوبی برای آموزش سریع‌تر
  • 14. نصب و پیکربندی Unsloth
  • 15. بررسی معماری Unsloth
  • 16. استفاده از Unsloth برای موازی‌سازی داده‌ها
  • 17. استفاده از Unsloth برای موازی‌سازی مدل
  • 18. بهینه‌سازی Batch Size در Unsloth
  • 19. استفاده از Optimizerهای پیشرفته در Unsloth
  • 20. تنظیم نرخ یادگیری با استفاده از Unsloth
  • 21. مانیتورینگ و پروفایلینگ آموزش مدل با Unsloth
  • 22. مقایسه‌ی Unsloth با سایر چارچوب‌های موازی‌سازی
  • 23. آموزش مدل‌های بزرگ با Unsloth: قدم به قدم
  • 24. بهینه‌سازی عملکرد Unsloth بر روی سخت‌افزارهای مختلف
  • 25. استفاده از Unsloth با مجموعه‌داده‌های حجیم
  • 26. بررسی تکنیک‌های کاهش دقت محاسباتی (Mixed Precision)
  • 27. استفاده از تکنیک‌های Quantization در Unsloth
  • 28. بهینه‌سازی مصرف انرژی در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
  • 29. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ برای شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
  • 30. بهینه‌سازی I/O داده‌ها در آموزش توزیع‌شده
  • 31. استفاده از فرمت‌های داده‌ی کارآمد (TFRecord, Parquet)
  • 32. بررسی روش‌های فشرده‌سازی مدل
  • 33. استفاده از تکنیک‌های Distillation برای کاهش حجم مدل
  • 34. آموزش مدل‌های Transformer با استفاده از Unsloth
  • 35. آموزش مدل‌های CNN با استفاده از Unsloth
  • 36. آموزش مدل‌های RNN/LSTM با استفاده از Unsloth
  • 37. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های Generative (GANs, VAEs)
  • 38. استفاده از Unsloth در کاربردهای پردازش زبان طبیعی
  • 39. استفاده از Unsloth در کاربردهای بینایی ماشین
  • 40. استفاده از Unsloth در کاربردهای تشخیص گفتار
  • 41. بررسی چالش‌های آموزش مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس بزرگ
  • 42. استراتژی‌های مدیریت خطا در آموزش توزیع‌شده
  • 43. مقایسه‌ی کارایی Unsloth با سایر ابزارهای مشابه
  • 44. بررسی موارد استفاده‌ی واقعی از Unsloth
  • 45. بهینه‌سازی پیکربندی Unsloth برای کاربردهای خاص
  • 46. استفاده از Unsloth در محیط‌های ابری
  • 47. استفاده از Unsloth با Kubernetes
  • 48. بررسی آینده‌ی آموزش سریع‌تر با استفاده از پردازنده‌های گرافیکی چندگانه
  • 49. آشنایی با روش‌های جدید موازی‌سازی مدل
  • 50. بررسی تکنیک‌های پیشرفته‌ی کاهش سربار ارتباطی
  • 51. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های Reinforcement Learning
  • 52. بهینه‌سازی آموزش مدل‌های یادگیری عمیق برای دستگاه‌های Edge
  • 53. بررسی تأثیرات سخت‌افزاری بر عملکرد Unsloth
  • 54. مقایسه‌ی معماری‌های مختلف پردازنده‌های گرافیکی برای یادگیری عمیق
  • 55. برنامه‌ریزی و مدیریت منابع در آموزش توزیع‌شده
  • 56. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته برای نظارت بر آموزش مدل
  • 57. بررسی چالش‌های مربوط به مقیاس‌پذیری در آموزش توزیع‌شده
  • 58. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های مبتنی بر Graph Neural Networks
  • 59. آشنایی با تکنیک‌های انتقال یادگیری در آموزش توزیع‌شده
  • 60. بهینه‌سازی فرآیند اعتبارسنجی مدل در آموزش توزیع‌شده
  • 61. بررسی روش‌های انتخاب زیرمجموعه‌ی داده برای آموزش سریع‌تر
  • 62. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های Federated Learning
  • 63. آشنایی با مفاهیم privacy-preserving machine learning
  • 64. بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده برای آموزش یادگیری عمیق
  • 65. بررسی تأثیرات تغییرات سخت‌افزاری بر کد Unsloth
  • 66. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های Multi-modal
  • 67. آشنایی با روش‌های آموزش semi-supervised با استفاده از Unsloth
  • 68. بهینه‌سازی فرآیند Hyperparameter tuning در آموزش توزیع‌شده
  • 69. بررسی چالش‌های مربوط به reproducibility در آموزش توزیع‌شده
  • 70. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های Time Series
  • 71. آشنایی با روش‌های anomaly detection در داده‌های آموزش
  • 72. بهینه‌سازی فرآیند data augmentation در آموزش توزیع‌شده
  • 73. بررسی چالش‌های مربوط به bias در داده‌های آموزش
  • 74. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های recommendation systems
  • 75. آشنایی با روش‌های explainable AI (XAI) برای مدل‌های آموزش‌دیده با Unsloth
  • 76. بهینه‌سازی فرآیند deployment مدل‌های آموزش‌دیده با Unsloth
  • 77. بررسی چالش‌های مربوط به security در آموزش توزیع‌شده
  • 78. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های object detection
  • 79. آشنایی با روش‌های semantic segmentation با استفاده از Unsloth
  • 80. بهینه‌سازی فرآیند training loop در Unsloth
  • 81. بررسی چالش‌های مربوط به overfitting در آموزش توزیع‌شده
  • 82. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های image generation
  • 83. آشنایی با روش‌های style transfer با استفاده از Unsloth
  • 84. بهینه‌سازی فرآیند data preprocessing در آموزش توزیع‌شده
  • 85. بررسی چالش‌های مربوط به data imbalance در آموزش توزیع‌شده
  • 86. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های natural language generation
  • 87. آشنایی با روش‌های machine translation با استفاده از Unsloth
  • 88. بهینه‌سازی فرآیند model evaluation در آموزش توزیع‌شده
  • 89. بررسی چالش‌های مربوط به catastrophic forgetting در آموزش توزیع‌شده
  • 90. استفاده از Unsloth برای آموزش مدل‌های speech recognition
  • 91. آشنایی با روش‌های speaker recognition با استفاده از Unsloth
  • 92. بهینه‌سازی فرآیند model compression در آموزش توزیع‌شده
  • 93. بررسی چالش‌های مربوط به domain adaptation 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.