پی سی دانلود - gpu

این مسیر آموزشی با ارائه‌ی خلاصه‌ای کاربردی از مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) آغاز می‌شود. تئوری مطرح‌شده در این بخش به اندازه‌ای تنظیم شده است که ابزارها و مدل‌های مورد استفاده برای مخاطب کاملاً شفاف و قابل درک باشند. بلافاصله پس از مرور مفاهیم پایه، بخش عملی آغاز شده و نحوه نصب و راه‌اندازی نرم‌افزار اولاما (Ollama) آموزش داده می‌شود. فراگیران یاد خواهند گرفت که چگونه مدل‌های متن‌باز و قدرتمندی نظیر لاما (Llama)، میسترال (Mistral) و دیپ‌سیک (DeepSeek) را بر روی سیستم شخصی خود اجرا کنند. علاوه بر این، ابزار Open WebUI به عنوان یک رابط کاربری محلی، خصوصی و کاملاً شبیه به چت‌جی‌پي‌تی معرفی و راه‌اندازی می‌شود تا فرایند تعامل با مدل‌ها کاملاً ساده و کاربردی باشد.
بخش مهم و ویژه‌ای از این دوره به اصول پرامپت‌نویسی یا مهندسی دستور برای مدل‌های محلی اختصاص یافته است. از آنجا که مدل‌های زبانی محلی نسبت به نسخه‌های ابری مانند چت‌جی‌پي‌تی و کلود، ابعاد کوچک‌تری دارند و رفتار متفاوتی از خود نشان می‌دهند، دریافت پاسخ‌های دقیق و قابل اعتماد از آن‌ها نیازمند دانش و مهارت ویژه‌ای است. در این قسمت، الگوی صحیح پرامپت‌نویسی، تکنیک‌های پیشرفته هدایت مدل و شیوه طراحی دستوراتی که بر روی مدل‌های مختلف محلی خروجی‌های یکدست و پایدار ایجاد کنند، به صورت گام‌به‌گام آموزش داده می‌شود. این دوره برای افرادی طراحی شده است که می‌خواهند بدون وابستگی به سرویس‌های ابری، از پتانسیل کامل مدل‌های زبانی به صورت مستقل و امن بر روی رایانه خود استفاده کنند.
در دوره آموزشی Local LLMs with Ollama for Absolute Beginners با اجرای محلی و مهندسی پرامپت مدل‌های زبانی متن‌باز آشنا خواهید شد.

دوره «راهنمای کامل زیرساخت هوش مصنوعی: از صفر تا صد»، یک برنامه نهایی و کامل از ابتدا تا انتها است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا بر زیرساخت مورد نیاز برای هوش مصنوعی به تسلط برسند. فرقی نمی‌کند که فرد یک مهندس مشتاق هوش مصنوعی، دانشمند داده، یا متخصص یادگیری ماشین باشد، این دوره او را از اصول بسیار اولیه لینوکس، رایانش ابری و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) تا مباحث پیشرفته‌تری مانند آموزش توزیع‌شده، ارکستراسیون کوبرنتیس، عملیات یادگیری ماشین (MLOps)، قابلیت مشاهده (Observability)، و استقرار هوش مصنوعی در لبه (Edge AI) هدایت می‌کند. در طول فقط ۵۲ هفته، شرکت‌کننده از راه‌اندازی اولین ماشین مجازی GPU خود به مرحله طراحی و ارائه یک سیستم کامل زیرساخت هوش مصنوعی در سطح سازمانی و آماده تولید (Production) پیشرفت خواهد کرد. این برنامه درسی جامع تضمین می‌کند که فرد هم مبانی نظری و هم مهارت‌های عملی مورد نیاز برای موفقیت در دنیای پرشتاب و در حال تحول زیرساخت هوش مصنوعی را کسب می‌کند. دوره با مبانی آغاز می‌شود: اینکه زیرساخت هوش مصنوعی چیست، چرا اهمیت دارد، و چگونه CPU، GPU و TPU (واحدهای پردازشی تنسور) به بار کاری مدرن هوش مصنوعی قدرت می‌دهند. شرکت‌کنندگان اصول اساسی لینوکس را می‌آموزند، زیرساخت‌های ابری در AWS، گوگل کلود و آژور را بررسی می‌کنند و اعتماد به نفس لازم برای راه‌اندازی نمونه‌های محاسباتی GPU را به دست می‌آورند. از آنجا، آنها وارد مفاهیم کانتینرسازی با داکر، ارکستراسیون با کوبرنتیس و اتوماسیون با نمودارهای Helm می‌شوند—مهارت‌هایی که هر مهندس هوش مصنوعی باید بر آنها مسلط شود.
در دوره آموزشی The Complete Guide to AI Infrastructure: Zero to Hero با طراحی و اجرای یک سیستم کامل و آماده به کار زیرساخت هوش مصنوعی آشنا خواهید شد.

نرم افزار StressMyPC برای آزمایش عملکرد سیستم طراحی شده تا چه میزان بار را می‎تواند تا آستانه خرابی تحمل کند.
بخش بزرگی از رابط کاربری به توضیح انواع استرس‌های قابل اعمال اختصاص دارد تا کاربر دقیقاً بداند چه نوع باری به سیستم وارد خواهد شد. سه سطح استرس‌دهی در دسترس است:

استرس گرافیکی (Paint-Stress): با نمایش رنگ‌های تصادفی و پویا روی صفحه، GPU را به چالش می‌کشد.
آزمون تهاجمی پردازنده (CPU Stress): تمام هسته‌های CPU را به‌صورت کامل درگیر می‌کند.
آزمون هارد دیسک (Hard Disk Stress): فعالیت خواندن و نوشتن مداوم روی دیسک را شبیه‌سازی می‌کند.

این آزمون‌ها را می‌توانید به‌صورت جداگانه اجرا کنید یا همه را همزمان فعال نمایید تا سیستم را به‌طور کامل به چالش بکشید. وضعیت روشن/خاموش بودن هر یک از این استرس‌ها به‌صورت لحظه‌ای به‌روزرسانی می‌شود تا همیشه از وضعیت سیستم مطلع باشید.

این دوره آموزشی با معرفی PyTorch و چارچوب‌های یادگیری عمیق به طور کلی آغاز می‌شود. در طول دوره، شرکت‌کنندگان درک خواهند کرد که چگونه ترکیب قدرتمند مشتق‌گیری خودکار و محاسبات شفاف بر روی واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) به انفجار فعلی تحقیقات یادگیری عمیق کمک کرده است. این ویدئو به شرکت‌کنندگان نشان می‌دهد که چگونه می‌توانند از PyTorch برای پیاده‌سازی و یادگیری یک مدل رگرسیون خطی استفاده کنند؛ این یک گام اساسی برای ساخت شبکه‌های عصبی بسیار پیچیده‌تر است. در نهایت، دوره به شرکت‌کنندگان آموزش می‌دهد که چگونه تمام مؤلفه‌هایی را که PyTorch ارائه می‌دهد، ترکیب کنند تا یک پرسپترون چندلایه پیش‌خور ساده بسازند. این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که دانشجویان را گام به گام با مفاهیم کلیدی و کاربردهای عملی PyTorch آشنا کند. از مبانی تئوری گرفته تا پیاده‌سازی عملی مدل‌ها، تمام جنبه‌های لازم برای شروع کار با PyTorch پوشش داده می‌شود. هدف این است که دانشجویان پس از اتمام دوره، توانایی طراحی، پیاده‌سازی و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق را با استفاده از این چارچوب قدرتمند داشته باشند. این دوره برای کسانی که به دنبال ورود به دنیای یادگیری عمیق و کار با یکی از محبوب‌ترین چارچوب‌های موجود هستند، بسیار مفید خواهد بود.
در دوره آموزشی Up and Running with PyTorch با چارچوب PyTorch و نحوه ساخت مدل‌های یادگیری عمیق آشنا خواهید شد.