کتاب بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش‌های کوانتیزاسیون (QLoRA, GPTQ) و پیاده‌سازی با LLama.cpp

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 بهینه‌سازی مدل‌های زبان بزرگ با روش‌های کوانتیزاسیون (QLoRA, GPTQ) و پیاده‌سازی با LLama.cpp

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی و پیاده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای مدل‌های زبان
  • 3. معماری ترنسفورمر در مدل‌های زبان
  • 4. مفهوم کوانتیزاسیون در یادگیری ماشین
  • 5. چرا کوانتیزاسیون برای مدل‌های زبان مهم است؟
  • 6. انواع روش‌های کوانتیزاسیون
  • 7. کوانتیزاسیون ۲ بیتی و ۴ بیتی
  • 8. کوانتیزاسیون ۸ بیتی و ۱۶ بیتی
  • 9. معرفی QLoRA
  • 10. مبانی QLoRA و تنظیم دقیق پارامترهای کارآمد
  • 11. پیکربندی QLoRA برای مدل‌های زبان
  • 12. آموزش مدل با QLoRA
  • 13. ارزیابی مدل‌های آموزش‌دیده با QLoRA
  • 14. معرفی GPTQ
  • 15. مبانی GPTQ و گرانولاریتی کوانتیزاسیون
  • 16. پیاده‌سازی GPTQ برای مدل‌های زبان
  • 17. تنظیم پارامترهای GPTQ
  • 18. آموزش مدل با GPTQ
  • 19. مقایسه QLoRA و GPTQ
  • 20. مزایا و معایب هر روش
  • 21. معرفی LLama.cpp
  • 22. مبانی LLama.cpp و اجرای مدل‌های زبان روی CPU
  • 23. نصب و راه‌اندازی LLama.cpp
  • 24. کامپایل LLama.cpp
  • 25. بارگذاری مدل‌های کوانتیزه شده در LLama.cpp
  • 26. اجرای مدل‌های زبان با LLama.cpp
  • 27. تنظیمات پیشرفته در LLama.cpp
  • 28. استفاده از LLama.cpp برای استنتاج
  • 29. بهینه‌سازی عملکرد با LLama.cpp
  • 30. مثال‌های عملی پیاده‌سازی
  • 31. کوانتیزاسیون مدل‌های LLama 2
  • 32. پیاده‌سازی QLoRA برای LLama 2
  • 33. پیاده‌سازی GPTQ برای LLama 2
  • 34. استفاده از LLama.cpp با مدل‌های LLama 2
  • 35. کوچک‌سازی مدل‌های زبان برای دستگاه‌های محدود
  • 36. کوانتیزاسیون در لبه (Edge AI)
  • 37. کاربرد کوانتیزاسیون در اپلیکیشن‌های موبایل
  • 38. تکنیک‌های پیشرفته کوانتیزاسیون
  • 39. کوانتیزاسیون تطبیقی (Adaptive Quantization)
  • 40. کوانتیزاسیون مبتنی بر آموزش (Quantization-Aware Training)
  • 41. کوانتیزاسیون پس از آموزش (Post-Training Quantization)
  • 42. ارزیابی کیفیت مدل‌های کوانتیزه شده
  • 43. معیارهای ارزیابی در کوانتیزاسیون
  • 44. تاثیر کوانتیزاسیون بر دقت مدل
  • 45. کاهش حجم مدل و افزایش سرعت استنتاج
  • 46. مدیریت حافظه در مدل‌های زبان بزرگ
  • 47. بهینه‌سازی مصرف انرژی با کوانتیزاسیون
  • 48. ملاحظات امنیتی در کوانتیزاسیون مدل‌ها
  • 49. کوانتیزاسیون و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 50. اخلاق در توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های زبان
  • 51. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 52. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های زبان بزرگ
  • 53. مستندسازی مدل‌های کوانتیزه شده
  • 54. ابزارهای متن‌باز برای کوانتیزاسیون
  • 55. کتابخانه‌های پایتون برای کوانتیزاسیون
  • 56. فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق و کوانتیزاسیون
  • 57. TensorFlow Lite و کوانتیزاسیون
  • 58. PyTorch Mobile و کوانتیزاسیون
  • 59. ONNX Runtime و کوانتیزاسیون
  • 60. مدل‌های زبان کوچک‌تر و کارآمدتر
  • 61. آینده کوانتیزاسیون در مدل‌های زبان
  • 62. کوانتیزاسیون هاردور (Hardware Quantization)
  • 63. تأثیر کوانتیزاسیون بر معماری‌های جدید
  • 64. بهینه‌سازی مدل‌های زبان برای پردازنده‌های گرافیکی
  • 65. بهینه‌سازی مدل‌های زبان برای پردازنده‌های مرکزی
  • 66. استفاده از دانش تقطیر (Knowledge Distillation) برای کوانتیزاسیون
  • 67. کوانتیزاسیون و فشرده‌سازی مدل
  • 68. مقایسه روش‌های فشرده‌سازی و کوانتیزاسیون
  • 69. کاربرد کوانتیزاسیون در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 70. کوانتیزاسیون برای ترجمه ماشینی
  • 71. کوانتیزاسیون برای خلاصه‌سازی متن
  • 72. کوانتیزاسیون برای پاسخ به پرسش
  • 73. کوانتیزاسیون برای طبقه‌بندی متن
  • 74. مدیریت زیرساخت برای استقرار مدل‌های کوانتیزه شده
  • 75. استقرار مدل‌های کوانتیزه شده در فضای ابری
  • 76. استقرار مدل‌های کوانتیزه شده روی سرورهای داخلی
  • 77. بهینه‌سازی شبکه برای انتقال مدل‌های کوانتیزه شده
  • 78. تست و اعتبارسنجی مدل‌های کوانتیزه شده در محیط عملیاتی
  • 79. مانیتورینگ عملکرد مدل‌های کوانتیزه شده
  • 80. عیب‌یابی مشکلات رایج در کوانتیزاسیون
  • 81. درس‌های آموخته از پیاده‌سازی‌های واقعی
  • 82. برنامه‌ریزی برای آینده مدل‌های زبان بهینه‌سازی شده
  • 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی مولد
  • 84. تولید متن با مدل‌های زبان
  • 85. کاربردهای خلاقانه مدل‌های زبان
  • 86. محدودیت‌های مدل‌های زبان فعلی
  • 87. مسائل مربوط به بایاس در مدل‌های زبان
  • 88. کشف و کاهش بایاس در کوانتیزاسیون
  • 89. تأثیر کوانتیزاسیون بر تفسیرپذیری مدل
  • 90. کوانتیزاسیون و مدل‌های زبان قابل اعتماد
  • 91. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مدل
  • 92. بهینه‌سازی مداوم مدل‌ها
  • 93. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز آینده

📚 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.