مسترکلاس استراتژی‌های موازی‌سازی LLMs

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک و اعمال استراتژی‌های موازی‌سازی برای LLMs
• پیاده‌سازی آموزش توزیع‌ شده با DeepSpeed
• استقرار و مدیریت LLMs روی سیستم‌های چند GPU
• تقویت تحمل خطا و مقیاس‌پذیری در آموزش LLM

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه از برنامه‌نویسی پایتون و مفاهیم یادگیری عمیق
• آشنایی با PyTorch یا فریمورک‌های مشابه مفید است اما الزامی نیست.
• دسترسی به یک محیط مجهز به GPU (مثل colab) برای بخش‌های عملی - نگران نباشید، ما شما را در راه‌اندازی راهنمایی خواهیم کرد!

توضیحات دوره

تسلط به موازی‌سازی LLM - مقیاس‌بندی مدل‌های زبانی بزرگ با DeepSpeed و سیستم‌های چند GPU

آیا آماده‌اید تا پتانسیل کامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را کشف کنید و آنها را در مقیاس بزرگ آموزش دهید؟

در این دوره‌ جامع، شما عمیقاً به دنیای استراتژی‌های موازی‌سازی وارد شده و یاد می‌گیرید چگونه LLMs عظیم را با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌ مانند موازی‌سازی داده، مدل، پایپ‌لاین و تانسور به‌ طور کارآمد آموزش دهید.

چه شما مهندس یادگیری ماشین، دانشمند داده یا علاقه‌مند به هوش مصنوعی باشید، این دوره به شما مهارت‌هایی می‌دهد که بتوانید از سیستم‌های چند GPU بهره‌برداری کنید و آموزش LLM را با DeepSpeed بهینه کنید.

آنچه خواهید آموخت:

• دانش بنیادی - با اصول مفاهیم IT، معماری GPU، یادگیری عمیق و LLMs شروع می‌کنید. شما اصول رایانش موازی و اینکه چرا موازی‌سازی برای آموزش مدل‌های بزرگ مقیاس حیاتی است را درک می‌کنید.
• انواع موازی‌سازی - استراتژی‌های اصلی موازی‌سازی برای LLMs را بررسی می‌کنید که شامل موازی‌سازی داده، مدل، پایپ‌لاین و تانسور است. شما تئوری و کاربردهای عملی هر روش را یاد می‌گیرید تا مدل‌های خود را به‌ طور مؤثر مقیاس‌بندی کنید.
• پیاده‌سازی عملی - به‌صورت عملی با DeepSpeed، فریمورک پیشرو برای آموزش توزیع‌ شده کار می‌کنید. شما موازی‌سازی داده را روی مجموعه داده WikiText پیاده‌سازی می‌کنید و استراتژی‌های موازی‌سازی پایپ‌لاین را یاد می‌گیرید. شما مدل‌های خود را روی RunPod، پلتفرم ابری چند GPU، مستقر می‌کنید و عملکرد موازی‌سازی را مشاهده می‌کنید.
• تحمل خطا و مقیاس‌پذیری - استراتژی‌هایی را برای تضمین تحمل خطا و مقیاس‌پذیری در آموزش توزیع‌ شده LLM، از جمله تکنیک‌های پیشرفته چک‌پوینت کردن کشف می‌کنید.
• مباحث و روندهای پیشرفته - با روندهای نوظهور و مباحث پیشرفته در موازی‌سازی LLM در آستانه آینده هوش مصنوعی قرار می‌گیرید.

چرا این دوره را بگذرانید؟

• تمرکز عملی و کاربردی - با پیاده‌سازی استراتژی‌های موازی‌سازی با DeepSpeed و استقرار در سیستم‌های چند GPU Run Pod، مهارت‌های واقعی را می‌سازید.
• غوطه‌وری جامع - هر بخش شامل توضیحات عمیق و مثال‌های عملی است، تا اطمینان حاصل کنید که هر دو جنبه‌ دلیل و نحوه موازی‌سازی LLM را درک می‌کنید.
• راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر - تکنیک‌هایی را یاد می‌گیرید تا LLMs را به‌ طور مؤثر، چه با یک GPU فردی کار کنید و چه با یک خوشه توزیع‌ شده آموزش دهید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده‌ که به‌دنبال مقیاس‌بندی آموزش LLM هستند.
• محققان هوش مصنوعی که به رایانش توزیع‌ شده و استراتژی‌های موازی‌سازی علاقه‌مند هستند.
• توسعه‌دهندگان و مهندسانی که با سیستم‌های چند GPU کار می‌کنند و می‌خواهند عملکرد LLM را بهینه کنند.
• کسی که دارای درک اولیه از یادگیری عمیق و پایتون بوده و به‌ دنبال تسلط به تکنیک‌های پیشرفته آموزش LLM است.