اکسپرس 24
کتاب PyTorch 2.1: نوآوری‌ها، بهینه‌سازی و تسریع مدل‌های مولد

کتاب PyTorch 2.1: نوآوری‌ها، بهینه‌سازی و تسریع مدل‌های مولد

تگ‌ها: Acceleration Best Practices CUDA Deep Learning Distributed Computing Efficiency Generative AI High Performance Inference Model Optimization Modern Framework PyTorch PyTorch 2.1 Tensor Training

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 PyTorch 2.1: نوآوری‌ها، بهینه‌سازی و تسریع مدل‌های مولد

موضوع کلی: توسعه هوش مصنوعی با PyTorch 2.1

موضوع میانی: ویژگی‌های جدید و تسریع در PyTorch 2.1

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه به PyTorch 2.1 و مهم‌ترین تغییرات جدید
  • 2. درک معماری محوریت خط کالا (Pipeline) در PyTorch 2.1
  • 3. استفاده از torch.compile برای بهینه‌سازی کدل
  • 4. بهینه‌سازی حافظه در مدل‌های بزرگ با PyTorch 2.1
  • 5. مدیریت جریان داده پیشرفته با torch.cuda.memory
  • 6. تسرياع اجرای شبکه‌های عصبی با torch.jit و torch._induction
  • 7. نحوه استفاده از torch.distributed برای مدل‌های مولد برابری‌شده
  • 8. بهینه‌سازی زمان اجرا با torch.lazy_compilation
  • 9. مدل‌های مولد: ارزیابی کیفیت با مبدل تصویر
  • 10. تقویت عملکرد با torch.backends.cudnn.benchmark
  • 11. استفاده از torch.optim جدید و روش‌های بهینه‌سازی
  • 12. کانترل پارامترهای آموزش در ساختارهای جدید
  • 13. مدیریت آرشیو مدل‌ها و نگهداری
  • 14. اکتشاف و تست خطوط کد پایدار در PyTorch 2.1
  • 15. بهینه‌سازی یادگیری عمیق با torch.autograd.grad
  • 16. استفاده از torch.fx برای تولید مایکروباکی مدل
  • 17. مقیاس‌پذیری معماری‌های مولد با torch.nn.DataParallel
  • 18. بهینه‌سازی سرعت اجرا با torch.cuda.sync بهینه‌سازی‌ها
  • 19. تست و اعتبارسنجی عملی مدل‌های مولد با PyTorch 2.1
  • 20. پروژه عملی: بهینه‌سازی یک مدل مولد با PyTorch 2.1
  • 21. مقایسه عملکرد با نسخه‌های قبلی PyTorch
  • 22. بهبود پایداری مدل‌های مولد با تقنیتهای جدید
  • 23. بهینه‌سازی حافظه RAM و GPU در پروژه‌های بزرگ
  • 24. استفاده از torch.utils.checkpoint برای مدیریت حافظه
  • 25. بهینه‌سازی فرآیند تبدیل داده‌ها قبل از ورود به مدل
  • 26. مدیریت تقسیم‌بندی داده‌ها بهینه برای پردازش موازی
  • 27. بهینه‌سازی زمان اجرا با torch.multiprocessing
  • 28. بهینه‌سازی کد برای استفاده در محیط‌های وب
  • 29. بهینه‌سازی خط اجرا با torch.inference_mode
  • 30. بهینه‌سازی مدل‌های تفکیک‌شده (MoE) با PyTorch 2.1
  • 31. استفاده از torch.save و torch.load بهینه
  • 32. بهینه‌سازی خطوط برنامه‌نویسی با torch.inference_mode
  • 33. ارزیابی دقت و سرعت مدل‌های مولد
  • 34. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی مدل برای نگهداری در طول زمان
  • 35. تست‌های خطا و رفع اشکال در ساختارهای جدید PyTorch
  • 36. بهینه‌سازی مدل‌های BERT و GPT با PyTorch 2.1
  • 37. بهینه‌سازی مدل‌های VLNets و Sliced Attention
  • 38. استفاده از torch.compile برای اجرای سریع در محیط‌های استنتاجی
  • 39. بهینه‌سازی حافظه برای مدل‌های چندصورت
  • 40. بهینه‌سازی زمان اجرا در مدل‌های ترانسموتور
  • 41. بهینه‌سازی فرآیند آموزش با torch.optim پیشرفته
  • 42. بهینه‌سازی کد برای کمک به ابزارهای تجاری
  • 43. بهینه‌سازی مدل‌های مولد با استفاده از torch.randn
  • 44. بهینه‌سازی پردازش متنی در مدل‌های تولیدی
  • 45. بهینه‌سازی فرآیند تبدیل تصویر به متن
  • 46. بهینه‌سازی زمان اجرا با torch.no_grad
  • 47. بهینه‌سازی حافظه GPU با تقسیم داده‌ها
  • 48. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی مدل‌ها در فشردگی
  • 49. بهینه‌سازی مدل‌های متقاطع (Cross-modal) با PyTorch 2.1
  • 50. بهینه‌سازی سرعت اجرا در محیط‌های سخت‌افزاری مختلف

📚 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.