توضیح مدل‌های هوش مصنوعی پیش‌آموز: راهنمای پیاده‌سازی با BERT، GPT و Stable Diffusion

Summarize this content to 400 words in Persian Lang
در چشم انداز به سرعت در حال تکامل هوش مصنوعی، مدل های از پیش آموزش دیده سنگ بنای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مدرن شده اند. چه در حال ساخت یک چت بات، تجزیه و تحلیل متن یا تولید تصاویر باشید، درک نحوه استفاده از این ابزار قدرتمند بسیار مهم است. بیایید به جنبه های عملی کار با مدل های هوش مصنوعی از پیش آموزش دیده بپردازیم.

فهرست مطالب

مدل های از پیش آموزش دیده چیست؟
شروع کار با BERT
پیاده سازی مدل های GPT
کار با Stable Diffusion
بهترین روش ها و بهینه سازی
روندهای آینده

مدل های از پیش آموزش دیده چیست؟

به مدل های از پیش آموزش دیده به عنوان افراد حرفه ای با تحصیلات عالی که قبلاً سال ها آموزش را گذرانده اند، فکر کنید. به جای اینکه از صفر شروع کنید، از تخصص آنها برای نیازهای خاص خود استفاده می کنید.

مزایای کلیدی:

کاهش زمان و هزینه های آموزشی
نیازهای محاسباتی کمتر
عملکرد بهتر در داده های محدود
استقرار سریعتر به تولید

شروع کار با BERT

BERT (بازنمودهای رمزگذار دوطرفه از Transformers) پردازش زبان طبیعی را متحول کرده است. در اینجا نحوه شروع استفاده از آن آمده است:

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

# Load pre-trained model and tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)
model = BertModel.from_pretrained(‘bert-base-uncased’)

# Prepare your text
text = “Learning to use pre-trained models is exciting!”
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors=’pt’)

# Get model outputs
with torch.no_grad():
outputs = model(**encoded_input)

# Access the embeddings
embeddings = outputs.last_hidden_state

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

برنامه های رایج BERT:

طبقه بندی متن
به نام Entity Recognition
جواب سوال
تحلیل احساسات

پیاده سازی مدل های GPT

مدل‌های GPT (ترانسفورماتور از پیش آموزش دیده) در تولید و درک متن برتری دارند. در اینجا یک پیاده سازی عملی وجود دارد:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# Load model and tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(‘gpt2’)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(‘gpt2′)

# Prepare input text
input_text = “The future of AI is”
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors=’pt’)

# Generate text
output = model.generate(
input_ids,
max_length=50,
num_beams=5,
no_repeat_ngram_size=2,
temperature=0.7
)

# Decode the output
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

نکات حرفه ای برای پیاده سازی GPT:

از دما برای کنترل خلاقیت استفاده کنید
نمونه گیری top-k و top-p را اجرا کنید
پارامترهای جستجوی پرتو تعادل
محدودیت های طول زمینه را در نظر بگیرید

کار با Stable Diffusion

Stable Diffusion تولید تصویر را متحول کرده است. در اینجا نحوه پیاده سازی آن آمده است:

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

# Load the pipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
“CompVis/stable-diffusion-v1-4”,
torch_dtype=torch.float16
)
pipe = pipe.to(“cuda”)

# Generate image
prompt = “A serene landscape with mountains at sunset, digital art”
image = pipe(prompt).images[0] image.save(“generated_landscape.png”)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

تکنیک های بهینه سازی:

برای استنتاج سریعتر از نیمه دقیق (fp16) استفاده کنید
برای کارایی حافظه، برش توجه را اجرا کنید
مهندسی سریع را بهینه کنید
استفاده از CPU offloading را برای مدل های بزرگ در نظر بگیرید

بهترین روش ها و بهینه سازی

1. مدیریت حافظه

# Enable gradient checkpointing
model.gradient_checkpointing_enable()

# Use mixed precision training
from accelerate import Accelerator
accelerator = Accelerator(mixed_precision=’fp16′)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

2. نظارت بر عملکرد

زمان استنتاج را پیگیری کنید
نظارت بر مصرف حافظه
مدیریت صحیح خطا را اجرا کنید
خروجی های مدل را برای کنترل کیفیت ثبت کنید

3. نکات استقرار تولید

از کوانتیزاسیون مدل استفاده کنید
پیاده سازی استراتژی های کش
پردازش دسته ای را در نظر بگیرید
نظارت مناسب را تنظیم کنید

برنامه های کاربردی در دنیای واقعی

بیایید به چند مورد استفاده عملی نگاه کنیم:

تولید محتوا

نوشتن پست وبلاگ
توضیحات محصول
محتوای رسانه های اجتماعی

پردازش زبان

اتوماسیون خدمات مشتری
تجزیه و تحلیل اسناد
خدمات ترجمه

ایجاد تصویر

مواد بازاریابی
تجسم محصول
محتوای هنری

روندها و ملاحظات آینده

چشم انداز مدل های از پیش آموزش دیده به سرعت در حال تکامل است. مراقب باشید:

فناوری های نوظهور

مدل های چندوجهی
معماری های کوچکتر و کارآمدتر
پیش آموزش اختصاصی دامنه

ملاحظات اخلاقی

تشخیص و کاهش تعصب
شیوه های هوش مصنوعی مسئول
نگرانی های مربوط به حریم خصوصی

شروع: اولین قدم های شما

چارچوب خود را انتخاب کنید

🤗 ترانسفورماتور
تنسورفلو هاب
PyTorch Hub

محیط خود را تنظیم کنید

پشتیبانی از پردازنده گرافیکی
وابستگی ها
ابزار توسعه

از کوچک شروع کنید

با پیاده سازی های ساده شروع کنید
به تدریج پیچیدگی را افزایش دهید
از نمونه های جامعه بیاموزید

نتیجه گیری

مدل های از پیش آموزش دیده هوش مصنوعی ابزارهای قدرتمندی هستند که می توانند روند توسعه هوش مصنوعی شما را به میزان قابل توجهی تسریع کنند. با درک نحوه پیاده‌سازی و بهینه‌سازی مؤثر این مدل‌ها، می‌توانید برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی پیچیده‌ای را بدون شروع از ابتدا ایجاد کنید.

آماده برای شروع؟

نوت بوک همراه Jupyter را با تمام نمونه کدها از این راهنما دانلود کنید: دانلود Notebook

تجربه شما از مدل های از پیش آموزش دیده چیست؟ داستان های موفقیت و چالش های خود را در نظرات زیر به اشتراک بگذارید!

برچسب ها: #هوش مصنوعی #آموزش ماشینی #BERT #GPT #StableDiffusion #AIIemplementation #برنامه نویسی #DeepLearning

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

# Load pre-trained model and tokenizer
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# Prepare your text
text = "Learning to use pre-trained models is exciting!"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')

# Get model outputs
with torch.no_grad():
    outputs = model(**encoded_input)

# Access the embeddings
embeddings = outputs.last_hidden_state

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# Load model and tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# Prepare input text
input_text = "The future of AI is"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# Generate text
output = model.generate(
    input_ids,
    max_length=50,
    num_beams=5,
    no_repeat_ngram_size=2,
    temperature=0.7
)

# Decode the output
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch

# Load the pipeline
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "CompVis/stable-diffusion-v1-4",
    torch_dtype=torch.float16
)
pipe = pipe.to("cuda")

# Generate image
prompt = "A serene landscape with mountains at sunset, digital art"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("generated_landscape.png")

# Enable gradient checkpointing
model.gradient_checkpointing_enable()

# Use mixed precision training
from accelerate import Accelerator
accelerator = Accelerator(mixed_precision='fp16')