Name: آموزش مدیریت و بهینه سازی حافظه در مدل های بزرگ + پیادهسازی تکنیک Pruning (رایگان)
Uploaded: 2025-08-08T09:49:55.000000Z
Duration: 10 min 1 s
Description: آموزش مدیریت و بهینه سازی حافظه در مدل های بزرگ + پیادهسازی تکنیک Pruning (رایگان)

طراحی سایت

فن بیان

مهندسی شیمی

power bi

اتوکد

هوش مصنوعی

اکسل

پایتون

حسابداری

عکاسی

فتوشاپ

زبان انگلیسی

icdl

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

فصل یادگیری

آموزش مدیریت و بهینه‌ سازی حافظه در مدل‌ های بزرگ + پیاده‌سازی تکنیک Pruning (رایگان)

چکیده

معرفی تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه

پیاده‌سازی تکنیک Pruning در پایتون

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

در مدل&zwnj;های بزرگ یادگیری عمیق، به &zwnj;ویژه مدل&zwnj;های زبانی مانند ترنسفورمرها، مصرف حافظه یکی از چالش&zwnj;های اصلی است که می&zwnj;تواند مانعی جدی در اجرای مؤثر این مدل&zwnj;ها بر روی سخت&zwnj;افزارهای محدود باشد. تکنیک&zwnj;های مدیریت و بهینه&zwnj;سازی حافظه نقش مهمی در کاهش مصرف منابع و ایجاد امکان آموزش یا استنتاج مدل&zwnj;های بزرگ در محیط&zwnj;های کم&zwnj;ظرفیت دارند.

این روش&zwnj;ها علاوه بر صرفه&zwnj;جویی در مصرف RAM یا VRAM، شرایط استفاده از مدل&zwnj;های پیچیده&zwnj;تر را برای طیف وسیع&zwnj;تری از کاربران فراهم می&zwnj;کنند. بدون بهینه&zwnj;سازی حافظه، حتی دسترسی به مدل&zwnj;های پیشرفته برای بسیاری از پژوهشگران و توسعه&zwnj;دهندگان غیرممکن خواهد بود. به همین دلیل، این تکنیک&zwnj;ها بستر لازم برای گسترش دسترسی و توسعه دموکراتیک هوش مصنوعی را ایجاد می&zwnj;کنند.

در این آموزش، به بررسی چالش&zwnj;های مصرف حافظه در مدل&zwnj;های بزرگ پرداخته و روش&zwnj;های مختلف بهینه&zwnj;سازی حافظه را مرور می&zwnj;کنیم. همچنین، تکنیک Pruning به&zwnj; عنوان یکی از روش&zwnj;های کلیدی کاهش مصرف منابع، به&zwnj; صورت عملی در پایتون پیاده&zwnj;سازی خواهد شد.

تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه

راهنمایی ادامه مسیر

آموزش مدیریت و بهینه‌ سازی حافظه در مدل‌ های بزرگ + پیاده‌سازی تکنیک Pruning (رایگان) | فرادرس