مدل باید سبک، سریع و آماده اجرا باشه! تو این فصل تکنیک‌های پیشرفته برای آماده‌سازی مدل جهت استقرار در اپلیکیشن‌های واقعی رو یاد می‌گیریم. در این فصل، یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های زبان بزرگ را برای استقرار بهینه کنید. از تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation) گرفته تا کوانتیزیشن و هرس مدل (Model Pruning) برای افزایش بهره‌وری و کاهش منابع مصرفی.
سرفصل‌های این فصل:
بهینه‌سازی مدل با هدف افزایش بهره‌وری برنامه کاربردی (Model optimizations to improve application performance)
تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
کوانتیزیشن و هرس مدل (Model Quantization & Pruning)
هرس مدل‌های زبان بزرگ در عمل (LLM Pruning in Practice)
پیاده‌سازی تقطیر دانش(Knowledge Distillation) برای LLMها - بخش 1: آماده‌سازی داده و مدل (Implementing Knowledge Distillation for LLMs - Part 1: Data and Model Preparation)
پیاده‌سازی تقطیر دانش(Knowledge Distillation) برای LLMها - بخش 2: حلقه آموزش و ارزیابی (Implementing Knowledge Distillation for LLMs - Part 2: Training Loop and Evaluation)
مدل باید سبک، سریع و آماده اجرا باشه! تو این فصل تکنیک‌های پیشرفته برای آماده‌سازی مدل جهت استقرار در اپلیکیشن‌های واقعی رو یاد می‌گیریم. در این فصل، یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های زبان بزرگ را برای استقرار بهینه کنید. از تکنیک‌های تقطیر دانش (Knowledge Distillation) گرفته تا کوانتیزیشن و هرس مدل (Model Pruning) برای افزایش بهره‌وری و کاهش منابع مصرفی.
سرفصل‌های این فصل:
بهینه‌سازی مدل با هدف افزایش بهره‌وری برنامه کاربردی (Model optimizations to improve application performance)
تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
کوانتیزیشن و هرس مدل (Model Quantization & Pruning)
هرس مدل‌های زبان بزرگ در عمل (LLM Pruning in Practice)
پیاده‌سازی تقطیر دانش(Knowledge Distillation) برای LLMها - بخش 1: آماده‌سازی داده و مدل (Implementing Knowledge Distillation for LLMs - Part 1: Data and Model Preparation)
پیاده‌سازی تقطیر دانش(Knowledge Distillation) برای LLMها - بخش 2: حلقه آموزش و ارزیابی (Implementing Knowledge Distillation for LLMs - Part 2: Training Loop and Evaluation)
While the character limit is 255, try to fit into 200 characters. This way, users will be able to take in your text fast and efficiently. Reveal the essence of your channel and provide contact information. For example, you can add a bot name, link to your pricing plans, etc. In the “Bear Market Screaming Therapy Group” on Telegram, members are only allowed to post voice notes of themselves screaming. Anything else will result in an instant ban from the group, which currently has about 75 members. The main design elements of your Telegram channel include a name, bio (brief description), and avatar. Your bio should be: Each account can create up to 10 public channels There have been several contributions to the group with members posting voice notes of screaming, yelling, groaning, and wailing in different rhythms and pitches. Calling out the “degenerate” community or the crypto obsessives that engage in high-risk trading, Co-founder of NFT renting protocol Rentable World emiliano.eth shared this group on his Twitter. He wrote: “hey degen, are you stressed? Just let it out all out. Voice only tg channel for screaming”.
from us
