آموزش بهینه‌سازی جریان‌های کاری AI و استقرار مدل‌های Edge - آخرین آپدیت

بهینه‌سازی PyTorch: ساخت و شتاب‌دهی لایه‌ها: لایه‌های سفارشی در PyTorch: از بلوک‌های سازنده تا Squeeze and Excite Optimize PyTorch: Build and Accelerate Layers: Custom Layers in PyTorch: From Building Blocks to Squeeze-and-Excite

• چرا لایه‌های سفارشی در PyTorch اهمیت دارند Why Custom Layers Matter in PyTorch

• عملیات تنسور و Autograd: نحوه ردیابی محاسبات توسط PyTorch Tensor Operations & Autograd: How PyTorch Tracks Your Computations

• کدنویسی لایه Squeeze and Excite در PyTorch Coding a Squeeze-and-Excite Layer in Pytorch

بهینه‌سازی PyTorch: ساخت و شتاب‌دهی لایه‌ها: سرعت بخشیدن به آموزش AI: دو برابر کردن قدرت GPU Optimize PyTorch: Build and Accelerate Layers: Speed Up Your AI Training: Double Your GPU Power

• پروفایلینگ حلقه آموزش با PyTorch Profiling Your Training Loop with PyTorch

• شتاب‌دهی به آموزش با FP16 و انباشت گرادینت (Gradient Accumulation) Accelerating Training with FP16 and Gradient Accumulation

ارزیابی و ایجاد بصری جریان‌های کاری ML: بصری‌سازی و ارزیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین Evaluate and Create ML Workflows Visually: Visualizing and Evaluating ML Experiments

• ویدیو مقدماتی: چرا معیارهای بصری در ارزیابی ML مهم هستند Introductory Video: Why Visual Metrics Matter in ML Evaluation

• مقایسه نسخه‌های مدل: نگاهی کاربردی به ResNet 50 در مقابل EfficientNet Comparing Model Variants: A Practical Look at ResNet-50 vs. EfficientNet

ارزیابی و ایجاد بصری جریان‌های کاری ML: ساخت بهتر: ایجاد جریان‌های کاری ML استاندارد و قابل استفاده مجدد Evaluate and Create ML Workflows Visually: Build Better: Creating Reusable and Standardized ML Workflows

• چرا استانداردسازی جریان کاری در زمان شما صرفه‌جویی می‌کند Why Workflow Standardization Saves You Time

• LightningModule و DataModule: تبدیل پروتوتایپ‌ها به خط لوله‌های عملیاتی LightningModule and DataModule: Turning Prototypes Into Pipelines

بهینه‌سازی AI: ساخت خط لوله‌های سریع و کارآمد: ساخت خط لوله‌های داده با نرخ انتقال بالا Optimize AI: Build Fast Efficient Pipelines: Build High-Throughput Data Pipelines

• مقدمه و خوش‌آمدگویی Introduction and Welcome

• چرا خط لوله‌های داده تعیین‌کننده سرعت آموزش هستند Why Data Pipelines Determine Training Speed

• راهنمای گام‌به‌گام: ترکیب یک خط لوله کارآمد tf.data Walkthrough: Composing an Efficient tf.data Pipeline

بهینه‌سازی AI: ساخت خط لوله‌های سریع و کارآمد: تحلیل و هرس گراف‌های محاسباتی مدل Optimize AI: Build Fast Efficient Pipelines: Analyze & Prune Model Computational Graphs

• درک هرس مدل (Model Pruning) و باز-صادرات برای خط لوله‌های کارآمد Understanding Model Pruning and Re-export for Efficient Pipelines

بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های Edge AI: ارزیابی استحکام مدل بر روی برش‌های داده دنیای واقعی Optimize and Deploy Edge AI Models: Evaluating Model Robustness on Real-World Data Slices

• ارزیابی استحکام مدل بر روی برش‌های داده دنیای واقعی Evaluating Model Robustness on Real-World Data Slices

• چرا ارزیابی مبتنی بر برش (Slice Based) برای ML دنیای واقعی مهم است Why Slice-Based Evaluation Matters for Real-World ML

بهینه‌سازی و استقرار مدل‌های Edge AI: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌ها روی دستگاه‌های Edge با TensorFlow Lite Optimize and Deploy Edge AI Models: Optimizing and Deploying Models on Edge Devices with TensorFlow Lite

• استقرار مدل روی Jetson Nano و تحلیل FPS و اندازه مدل Deploying the Model to Jetson Nano and Profiling FPS & Size

پروژه: خلاصه استراتژی بهینه‌سازی و استقرار در لبه (Edge) Project: Optimization and Edge Deployment Strategy Brief