اکسپرس 24
کتاب الگو‌های معماری برای پایتپ‌های مقیاس‌پذیر یادگیری عمیق

کتاب الگو‌های معماری برای پایتپ‌های مقیاس‌پذیر یادگیری عمیق

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 الگو‌های معماری برای پایتپ‌های مقیاس‌پذیر یادگیری عمیق

موضوع کلی: معماری و سازماندهی کامپیوتر

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پایتپ‌های یادگیری عمیق و مقیاس‌پذیری
  • 2. معماری‌های توزیع‌شده برای یادگیری عمیق
  • 3. مبانی ارتباطات موازی و هم‌افزایی در یادگیری عمیق
  • 4. معماری Data Parallelism و چالش‌های آن
  • 5. معماری Model Parallelism و کاربردهای آن
  • 6. استراتژی‌های ترکیب Data و Model Parallelism
  • 7. بهینه‌سازی ارتباطات: All-Reduce و Ring All-Reduce
  • 8. ارتباطات ناهمزمان (Asynchronous Communication) در یادگیری عمیق
  • 9. استفاده از کتابخانه‌های ارتباطی: NCCL، Gloo، MPI
  • 10. معماری‌های مبتنی بر Parameter Server
  • 11. مزایا و معایب معماری Parameter Server
  • 12. بهینه‌سازی Parameter Server: شاردینگ، فشرده‌سازی
  • 13. معماری‌های بدون Parameter Server: All-Reduce و Gradient Accumulation
  • 14. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق و پشتیبانی از مقیاس‌پذیری: TensorFlow، PyTorch، JAX
  • 15. استفاده از TensorFlow Distributed Strategies
  • 16. استفاده از PyTorch DistributedDataParallel و FullyShardedDataParallel
  • 17. مقیاس‌پذیری در محیط‌های ابری: AWS، GCP، Azure
  • 18. استفاده از Kubernetes برای مدیریت پایتپ‌های یادگیری عمیق
  • 19. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پایتپ‌های یادگیری عمیق
  • 20. Quantization برای کاهش حجم مدل و افزایش سرعت
  • 21. Pruning برای کاهش پیچیدگی مدل
  • 22. Knowledge Distillation برای انتقال دانش از مدل‌های بزرگ به کوچک
  • 23. Mixed Precision Training: FP16 و BF16
  • 24. Gradient Checkpointing برای کاهش مصرف حافظه
  • 25. Offloading به CPU/NVMe برای مدیریت حافظه
  • 26. Data Loading و Preprocessing بهینه برای مقیاس‌پذیری
  • 27. استفاده از فرمت‌های داده بهینه: TFRecord، Parquet
  • 28. Caching و Prefetching داده‌ها
  • 29. پایش و پروفایلینگ پایتپ‌های یادگیری عمیق
  • 30. ابزارهای پایش: TensorBoard، Weights & Biases
  • 31. شناسایی Bottleneckها در پایتپ‌های یادگیری عمیق
  • 32. بهینه‌سازی I/O با استفاده از distributed file systems
  • 33. استفاده از SSDها و NVMeها برای افزایش سرعت I/O
  • 34. معماری‌های Pipeline Parallelism
  • 35. استراتژی‌های Load Balancing در Pipeline Parallelism
  • 36. بهینه‌سازی ارتباطات در Pipeline Parallelism
  • 37. معماری‌های Expert Parallelism
  • 38. استفاده از Mixture of Experts (MoE) در مقیاس بزرگ
  • 39. چالش‌ها و راهکارهای آموزش MoE
  • 40. معماری‌های Sparsity-Aware
  • 41. بهینه‌سازی Sparse Matrices برای یادگیری عمیق
  • 42. استفاده از Sparse Communication
  • 43. معماری‌های Federated Learning
  • 44. چالش‌های مقیاس‌پذیری در Federated Learning
  • 45. استفاده از Secure Aggregation در Federated Learning
  • 46. پروتکل‌های ارتباطی در Federated Learning
  • 47. بهینه‌سازی Batch Size و Learning Rate در پایتپ‌ها
  • 48. استفاده از Adaptive Optimizers در مقیاس بزرگ
  • 49. آشنایی با الگوریتم‌های موازی بهینه‌سازی
  • 50. محافظت از حریم خصوصی در یادگیری عمیق توزیع‌شده
  • 51. Differential Privacy و کاربردهای آن
  • 52. Homomorphic Encryption و کاربردهای آن
  • 53. بهینه‌سازی برای سخت‌افزارهای خاص: TPU، GPU
  • 54. استفاده از Tensor Cores در GPUها
  • 55. بهینه‌سازی Kernelها برای TPUها
  • 56. معماری‌های Transformer و مقیاس‌پذیری آن‌ها
  • 57. بهینه‌سازی Attention Mechanisms
  • 58. استفاده از Sparse Attention
  • 59. معماری‌های Vision Transformer (ViT) و مقیاس‌پذیری آن‌ها
  • 60. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های NLP بزرگ
  • 61. بهینه‌سازی برای مدل‌های مولد: GANs، VAEs
  • 62. مقیاس‌پذیری در Reinforcement Learning
  • 63. استفاده از Distributed RL

📚 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

تگ‌ها: Cloud Computing Data Parallelism GPU Kubernetes Model Parallelism NCCL PyTorch TensorFlow بهینه‌سازی پایتپ توزیع‌شده معماری مقیاس‌پذیری موازی‌سازی یادگیری عمیق

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.