کتاب مقیاس‌پذیری توزیع‌شده مدل‌های زبانی در ابر

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 مقیاس‌پذیری توزیع‌شده مدل‌های زبانی در ابر

موضوع کلی: مدل‌های زبان بزرگ و هوش مصنوعی مکالمه‌ای

موضوع میانی: تحلیل پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ و نیاز به مقیاس‌پذیری
  • 2. معماری‌های توزیع‌شده برای مدل‌های زبانی
  • 3. پلتفرم‌های اصلی ابری برای استقرار مدل‌های زبانی: AWS، Azure، GCP
  • 4. آشنایی با سرویس‌های محاسباتی ابری: ماشین‌های مجازی، کانتینرها، توابع بدون سرور
  • 5. انتخاب پلتفرم ابری مناسب برای مدل‌های زبانی
  • 6. مبانی زیرساخت به عنوان کد (Infrastructure as Code)
  • 7. استقرار مدل‌های زبانی با استفاده از Docker و Kubernetes
  • 8. مقیاس‌بندی افقی در مقابل مقیاس‌بندی عمودی
  • 9. مدیریت منابع محاسباتی در ابر: CPU، GPU، حافظه
  • 10. بهینه‌سازی مصرف منابع برای کاهش هزینه‌ها
  • 11. معرفی ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ در ابر
  • 12. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های زبانی در محیط توزیع‌شده
  • 13. استفاده از Load Balancing برای توزیع ترافیک
  • 14. پیاده‌سازی استراتژی‌های Cache برای بهبود سرعت پاسخگویی
  • 15. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای استقرار در ابر: Quantization، Pruning
  • 16. فشرده‌سازی مدل‌های زبانی
  • 17. استفاده از تکنیک‌های Distillation برای کاهش حجم مدل
  • 18. استقرار مدل‌های زبانی به صورت Serverless
  • 19. استفاده از API Gateway برای مدیریت دسترسی به مدل‌ها
  • 20. امنیت مدل‌های زبانی در ابر: احراز هویت، مجوزدهی، رمزنگاری
  • 21. مدیریت نسخه‌های مدل و Rollback
  • 22. CI/CD برای مدل‌های زبانی
  • 23. استفاده از Auto Scaling برای مقیاس‌بندی خودکار
  • 24. مفاهیم و کاربردهای Federated Learning
  • 25. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (مانند TPU) در ابر
  • 26. مقایسه عملکرد مدل‌های زبانی بر روی CPU و GPU
  • 27. استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای جستجوی معنایی
  • 28. استفاده از سرویس‌های مدیریت مدل (Model Serving) در ابر
  • 29. استقرار مدل‌های زبانی چندزبانه
  • 30. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای تأخیر کم (Low Latency)
  • 31. استفاده از Edge Computing برای استقرار مدل‌های زبانی
  • 32. استفاده از ابزارهای Orchestration برای مدیریت گردش کار
  • 33. مقیاس‌پذیری پایگاه‌های داده برای مدل‌های زبانی
  • 34. استفاده از Message Queues برای پردازش ناهمزمان
  • 35. استفاده از Data Lake برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های بزرگ
  • 36. مفاهیم و کاربردهای MLOps
  • 37. استقرار مدل‌های زبانی با استفاده از Terraform
  • 38. استقرار مدل‌های زبانی با استفاده از Ansible
  • 39. استفاده از GitOps برای مدیریت پیکربندی مدل‌ها
  • 40. استفاده از Kubernetes Operators برای مدیریت مدل‌های زبانی
  • 41. طراحی سیستم‌های توزیع‌شده مقاوم در برابر خطا
  • 42. استفاده از الگوهای طراحی معماری میکروسرویس‌ها
  • 43. تست و اعتبارسنجی مدل‌های زبانی در محیط توزیع‌شده
  • 44. بهینه‌سازی هزینه‌های استقرار مدل‌های زبانی در ابر
  • 45. استفاده از Spot Instances و Preemptible VMs
  • 46. تحلیل گلوگاه‌های عملکرد در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 47. استفاده از پروفایلرها برای شناسایی مشکلات عملکرد
  • 48. مقیاس‌بندی مدل‌های زبانی با استفاده از Ray
  • 49. مقیاس‌بندی مدل‌های زبانی با استفاده از Dask
  • 50. استفاده از Serverless Containers
  • 51. استفاده از ابزارهای observability برای مانیتورینگ و اشکال‌زدایی
  • 52. مقایسه رویکردهای مختلف استقرار مدل‌های زبانی
  • 53. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی برای استنتاج دسته‌ای (Batch Inference)
  • 54. استفاده از تکنیک‌های Knowledge Distillation برای انتقال دانش
  • 55. استفاده از PyTorch DistributedDataParallel
  • 56. استفاده از TensorFlow Distributed Training
  • 57. استفاده از DeepSpeed برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 58. استفاده از FairScale برای آموزش مدل‌های بزرگ
  • 59. بهینه‌سازی مصرف انرژی در استقرار مدل‌های زبانی
  • 60. ملاحظات زیست‌محیطی در استقرار مدل‌های زبانی
  • 61. آینده مقیاس‌پذیری مدل‌های زبانی در ابر

📚 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.