آموزش مدیریت آزمایش‌ها، تنظیم و عیب‌یابی مدل‌های یادگیری عمیق - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

مبانی تنظیم دقیق پارامتر-بهینه و مکانیسم‌های LoRA Parameter-Efficient Fine-Tuning Foundations & LoRA Mechanics

• واقعیت‌های سخت‌افزاری در تطبیق مدل‌های پایه The Hardware Realities of Foundation Model Adaptation

پیاده‌سازی LoRA و QLoRA با استفاده از Hugging Face PEFT Implementing LoRA and QLoRA with Hugging Face PEFT

مدیریت کارهای خودکار Sweep و توقف زودهنگام در Azure ML Managing Automated Sweep Jobs & Early Stopping on Azure ML

• اقتصادشناسی بهینه‌سازی‌های Sweep The Economics of Optimization Sweeps

ردیابی و تحلیل آزمایش‌ها با MLflow و Azure ML Studio Experiment Tracking & Analysis with MLflow and Azure ML Studio

• الگوهای یکپارچه‌سازی MLflow و تبار آثار (Artifact Lineage) MLflow Integration Patterns and Artifact Lineage

ردیابی، تشخیص و رفع ناهنجاری‌های گرادیان Tracking, Diagnosing & Resolving Gradient Anomalies

• نامرئی بودن خطاهای خاموش The Invisibility of Silent Failures

چارچوب‌های پیشرفته منظم‌سازی، نرمال‌سازی و مطالعات ابلیشن Advanced Regularization, Normalization & Ablation Frameworks

تحلیل گلوگاه‌های ورودی/خروجی و پیاده‌سازی ساختارهای ذخیره‌سازی ابری Profiling I/O Bottlenecks & Implementing Cloud Storage Layouts

• هزینه شتاب‌دهنده‌های تشنه داده The Price of Hungry Accelerators

طراحی DataLoaderهای استریم با نرخ پردازش بالا Designing High-Throughput Streaming DataLoaders

• حالت‌های جذب داده و هماهنگی Workerهای PyTorch Ingestion Modes & PyTorch Worker Coordination

ماژول پروژه: بهینه‌سازی و تنظیم خط لوله (Pipeline) Project Module: Pipeline Optimization & Tuning