اکسپرس 24
کتاب راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training

کتاب راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training

تگ‌ها: Data Parallelism DeepSpeed distributed deep learning Distributed Training GPU Horovod Mixed Precision Model Parallelism PyTorch scalability TensorFlow آموزش توزیع‌شده آموزش مدل‌های بزرگ بهینه‌سازی آموزش موازی‌سازی

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 راهنمای عملی برای پیاده‌سازی Distributed Training

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر آموزش توزیع‌شده
  • 2. چرا به آموزش توزیع‌شده نیاز داریم؟
  • 3. معماری‌های موازی برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 4. انواع موازی‌سازی: Data Parallelism
  • 5. انواع موازی‌سازی: Model Parallelism
  • 6. انواع موازی‌سازی: Pipeline Parallelism
  • 7. چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده: PyTorch DistributedDataParallel
  • 8. چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده: TensorFlow Distributed
  • 9. چارچوب‌های آموزش توزیع‌شده: Horovod
  • 10. ارتباطات جمعی (Collective Communications) در Distributed Training
  • 11. الگوریتم‌های کاهش (Reduction Algorithms)
  • 12. همگام‌سازی گرادیان‌ها (Gradient Synchronization)
  • 13. استراتژی‌های همگام‌سازی گرادیان‌ها: Synchronous SGD
  • 14. استراتژی‌های همگام‌سازی گرادیان‌ها: Asynchronous SGD
  • 15. چالش‌های آموزش توزیع‌شده: Communication Overhead
  • 16. چالش‌های آموزش توزیع‌شده: Load Balancing
  • 17. چالش‌های آموزش توزیع‌شده: Fault Tolerance
  • 18. تنظیمات سخت‌افزاری برای Distributed Training: GPUها
  • 19. تنظیمات سخت‌افزاری برای Distributed Training: شبکه‌ها (InfiniBand, Ethernet)
  • 20. مقیاس‌پذیری آموزش توزیع‌شده
  • 21. بهینه‌سازی ارتباطات در Distributed Training
  • 22. فشرده‌سازی گرادیان (Gradient Compression)
  • 23. Quantization برای کاهش حجم ارتباطات
  • 24. روش‌های کاهش حجم داده‌ها در Distributed Training
  • 25. استفاده از All-Reduce برای تسریع همگام‌سازی
  • 26. استفاده از Ring All-Reduce
  • 27. استفاده از Tree All-Reduce
  • 28. استفاده از Tensor Parallelism
  • 29. استفاده از Expert Parallelism
  • 30. پیاده‌سازی Distributed Training با PyTorch Lightning
  • 31. Distributed Training با TensorFlow و Keras
  • 32. Distributed Training با DeepSpeed
  • 33. Distributed Training با FairScale
  • 34. نظارت و گزارش‌گیری در Distributed Training
  • 35. Debugging آموزش توزیع‌شده
  • 36. بهینه‌سازی عملکرد Distributed Training
  • 37. استفاده از پروفایلرها برای شناسایی گلوگاه‌ها
  • 38. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
  • 39. Distributed Training در محیط‌های ابری
  • 40. استفاده از Kubernetes برای مدیریت خوشه‌های Distributed Training
  • 41. استفاده از Docker برای بسته‌بندی و استقرار Distributed Training
  • 42. بهینه‌سازی Batch Size در Distributed Training
  • 43. تاثیر Batch Size بر همگرایی و عملکرد
  • 44. استراتژی‌های تنظیم Batch Size
  • 45. استفاده از Learning Rate Scheduling در Distributed Training
  • 46. تنظیم Learning Rate برای هر پردازنده
  • 47. استراتژی‌های تنظیم Learning Rate در Distributed Training
  • 48. Mixed Precision Training
  • 49. مزایای استفاده از Mixed Precision Training
  • 50. پیاده‌سازی Mixed Precision Training با PyTorch
  • 51. پیاده‌سازی Mixed Precision Training با TensorFlow
  • 52. استفاده از Automatic Mixed Precision (AMP)
  • 53. مقایسه Distributed Training و Data Parallelism
  • 54. انتخاب استراتژی مناسب Distributed Training
  • 55. به‌روزرسانی وزن‌ها در Distributed Training
  • 56. روش‌های مختلف به‌روزرسانی وزن‌ها
  • 57. استفاده از Distributed Optimizerها
  • 58. روش‌های مقابله با Drift در Distributed Training
  • 59. تکنیک‌های بهبود پایداری Distributed Training
  • 60. استفاده از Checkpointing در Distributed Training
  • 61. بازیابی از خرابی در Distributed Training
  • 62. باورهای غلط رایج در Distributed Training
  • 63. بهترین روش‌ها برای Distributed Training
  • 64. مطالعه موردی: آموزش یک مدل زبانی بزرگ به صورت توزیع‌شده
  • 65. آینده Distributed Training

📚 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.