تسريع الشبكات العصبية العميقة

تُعدّ نماذج التعلّم العميق قوية، ولكنها غالبًا ما تكون ضخمة وبطيئة ومكلفة التشغيل. يُقدّم هذا الكتاب دليلًا عمليًا لتسريع الشبكات العصبية وضغطها باستخدام تقنيات مُثبتة مثل التكميم والتقليم والتقطير والبنى السريعة. يشرح الكتاب كيفية عمل هذه الأساليب وأسبابها، مما يُعزز فهمًا شاملًا لها. كُتب هذا الكتاب للمهندسين والباحثين والطلاب المتقدمين، ويجمع بين رؤى نظرية واضحة وتطبيقات عملية باستخدام PyTorch ونتائج عددية. سيتعلم القراء كيفية تقليل وقت الاستدلال واستهلاك الذاكرة، وخفض تكاليف النشر، واختيار استراتيجية التسريع المناسبة لمهمتهم. سواء كنت تعمل مع نماذج لغوية ضخمة أو أنظمة رؤية أو أجهزة طرفية، يُزوّدك هذا الكتاب بالأدوات والحدس اللازمين لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أسرع وأكثر كفاءة، دون التضحية بالأداء. إنه مثالي لكل من يرغب في تجاوز الحدس واتباع نهج قائم على المبادئ لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي. يسد الفجوة بين البحث والتطبيق من خلال تجميع المعلومات حول تقنيات التسريع في مورد منهجي وعملي يُمكّن هذا البرنامج القراء من تجاوز الجانب النظري وتطبيق التقنيات مباشرةً على نماذجهم الخاصة باستخدام شفرة تنفيذ جاهزة للاستخدام. يُظهر هذا الكتاب المفاضلات بين الطرق المختلفة من خلال مقارنات رقمية للسرعة والدقة واستخدام الذاكرة، مما يساعد القراء على اختيار أفضل نهج لمهمتهم المحددة بسهولة أكبر.