آموزش بهینه‌سازی حافظه جاوا برای افزایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین (ML) - آخرین آپدیت

مدل حافظه جاوا برای پردازش‌های یادگیری ماشین Java Memory Model for ML Workloads

• خوش‌آمدگویی و معرفی دوره Welcome and Course Intro

• درک حافظه جاوا در زمینه یادگیری ماشین Understanding Java Memory in the Context of ML

• جمع‌آوری زباله (GC): تأثیر بر عملکرد ML Garbage Collection: How It Impacts ML Performance

• مروری بر ابزارهای پروفایلینگ حافظه Overview: Memory Profiling Tools

پروفایلینگ و تحلیل میزان مصرف حافظه Profiling and Analyzing Memory Usage

• تحلیل خروجی پروفایلر برای بهینه‌سازی مصرف حافظه Analyzing Profiler Output to Optimize Memory Usage

• شناسایی سربار GC در LinkedList با استفاده از Java Flight Recorder Spotting GC Overhead from a LinkedList Using Java Flight Recorder

• اصلاح و اعتبارسنجی: جایگزینی LinkedList با ArrayDeque Fix and Validate: Replace LinkedList with ArrayDeque

استراتژی‌های عملی بهینه‌سازی برای برنامه‌های ML Practical Optimization Strategies for ML Applications

• کاهش سربار اشیاء در خط لوله‌های داده Reducing Object Overhead in Data Pipelines

• تنظیم JVM برای استنتاج یادگیری ماشین Tuning the JVM for ML Inference

• مطالعه موردی بهینه‌سازی جامع (End to End) End-to-End Optimization Case Study

• جمع‌بندی و پایان دوره Course Wrap-Up