دوره راهکارهای نوین در کاهش حجم و افزایش سرعت مدلهای هوش مصنوعی با استفاده از ONNX و Quantization همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در کاهش حجم و افزایش سرعت مدلهای هوش مصنوعی با استفاده از ONNX و Quantization
موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)
موضوع میانی: بهینه‌سازی و استقرار مدلهای زبانی بزرگ (LLM Optimization & Deployment)
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. آشنایی با معماری مدلهای ترنسفورمر و مدل T5
- 2. بررسی چالش‌های استقرار مدلهای حجیم در محیط‌های عملیاتی
- 3. مقدمه‌ای بر فرمت ONNX و نقش آن در پلتفرم‌های متنوع
- 4. آماده‌سازی محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز
- 5. بارگذاری مدلهای T5 و بررسی ساختار گراف محاسباتی
- 6. تحلیل پارامترهای مدل و شناسایی لایه‌های قابل بهینه‌سازی
- 7. مفاهیم پایه کوانتایزیشن و کاهش دقت اعداد در یادگیری ماشین
- 8. تفاوت کوانتایزیشن پس از آموزش و آموزش آگاه از کوانتایزیشن
- 9. بررسی کوانتایزیشن ۸ بیتی و تأثیر آن بر دقت مدل
- 10. پیاده‌سازی فرآیند تبدیل مدل به فرمت ONNX
- 11. استفاده از کتابخانه Optimum برای ساده‌سازی فرآیند تبدیل
- 12. بهینه‌سازی گراف محاسباتی در مدلهای ONNX
- 13. مدیریت حافظه در زمان اجرای مدلهای کوانتایز شده
- 14. ارزیابی دقت مدل پس از تبدیل و کوانتایزیشن
- 15. تست عملکرد و سنجش سرعت استنتاج در محیط‌های مختلف
- 16. معرفی MLflow برای مدیریت چرخه حیات مدلهای هوش مصنوعی
- 17. ثبت و نسخه‌بندی مدلهای بهینه‌سازی شده با MLflow
- 18. استقرار مدلهای ONNX در محیط‌های عملیاتی
- 19. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط تولید
- 20. راهکارهای افزایش بهره‌وری در استقرار مدلهای هوش مصنوعی
- 21. امنیت در استقرار مدلهای هوش مصنوعی و حفاظت از زیرساخت
- 22. مدیریت منابع سخت‌افزاری برای مدلهای بهینه‌شده
- 23. تجزیه و تحلیل خروجی‌های مدل در سیستم‌های توزیع‌شده
- 24. بهینه‌سازی مصرف انرژی در استنتاج مدلهای هوش مصنوعی
- 25. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در مدلهای ONNX
- 26. بررسی خطاهای رایج در فرآیند کوانتایزیشن و راهکارهای رفع آن
- 27. یکپارچه‌سازی مدلهای بهینه‌شده با سرویس‌های بک‌اند
- 28. مستندسازی مدلهای تولیدی مطابق با استانداردهای فنی
- 29. آینده‌نگری در کاهش حجم مدلهای زبانی در چارچوب حاکمیت داده‌ها
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.
به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.
مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.