AI System School

مدرسة نظام الذكاء الاصطناعي

؟؟؟؟ نظام التعلم الآلي، LLM (نموذج اللغة الكبير)، GenAI (الذكاء الاصطناعي التوليدي)

التحديثات:

• دروس فيديو [يوتيوب] [بيليبيلي] [小红书]
• نحن نقوم بإعداد موقع جديد [Lets Go AI] لهذا الريبو!!!

المسار إلى نظام الذكاء الاصطناعي [مستند معلومات يجب عليك قراءته]

قائمة منسقة من الأبحاث في أنظمة التعلم الآلي. رابط الكود إذا كان متاحًا موجود أيضًا. الآن لدينا فريق لصيانة هذا المشروع. أنتم مدعوون جدًا لسحب الطلب باستخدام القالب الخاص بنا .

نظام الذكاء الاصطناعي (مرتب حسب الفئة)

مل / DL الأشعة تحت الحمراء

• معالجة البيانات
• نظام التدريب
• نظام الاستدلال
• البنية التحتية للتعلم الآلي

ماجستير في الأشعة تحت الحمراء

• تدريب ماجستير
• خدمة LLM

البنية التحتية الخاصة بالمجال

• نظام الفيديو
• نظام أوتومل
• حافة الذكاء الاصطناعي
• نظام جي إن إن
• نظام التعلم الموحد
• نظام التعلم المعزز العميق

نظام مؤتمر ML/LLM

مؤتمر

• OSDI
• SOSP
• سيجكوم
• NSDI
• MLSys
• أتك
• يوروسيس
• الوسيطة
• شركة نفط الجنوب
• TinyML

الموارد العامة

• استطلاع
• كتاب
• فيديو
• دورة
• مدونة

استطلاع

• نحو أنظمة سحابية ذكية وأنظمة تعلم الآلة عالية التوافر [شريحة]
• قائمة منسقة من المقالات ومقاطع الفيديو والموارد الرائعة الخاصة بتصميم النظام للحوسبة الموزعة، المعروفة أيضًا باسم AKA Big Data. [جيثب]
• Awesome-production-machine-learning: قائمة منسقة من المكتبات الرائعة مفتوحة المصدر لنشر ومراقبة وإصدار وتوسيع نطاق التعلم الآلي الخاص بك [GitHub]
• فرص وتحديات مسرعات التعلم الآلي في الإنتاج [ورقة]
  • أنانثانارايانان، راجاجوبال، وآخرون. "
  • مؤتمر {USENIX} لعام 2019 حول التعلم الآلي التشغيلي (OpML 19). 2019.
• كيف (وكيف لا) تكتب ورقة بحثية جيدة عن الأنظمة [نصيحة]
• التعلم الآلي التطبيقي في فيسبوك: منظور البنية التحتية لمراكز البيانات [ورقة]
  • هازلوود، كيم، وآخرون. ( HPCA 2018 )
• البنية التحتية للتعلم الآلي القابل للاستخدام: مشروع Stanford DAWN
  • بايليس، بيتر، كونلي أولوكوتون، كريستوفر ري، وماتي زهاريا. ( طبعة ما قبل 2017 )
• الديون التقنية المخفية في أنظمة التعلم الآلي [ورقة]
  • سكولي، ديفيد، وآخرون. ( خطط التنفيذ الوطنية 2015 )
• الحجج الشاملة في تصميم النظام [ورقة]
  • سالتزر، جيروم هـ، ديفيد ب. ريد، وديفيد د. كلارك.
• تصميم النظام للتعلم الآلي واسع النطاق [أطروحة]
• استدلال التعلم العميق في مراكز بيانات فيسبوك: التوصيف وتحسين الأداء وتأثيرات الأجهزة [ورقة]
  • بارك، جونغسو، مكسيم نوموف، بروتونو باسو وآخرون. أرخايف 2018
  • ملخص: تعرض هذه الورقة خصائص نماذج DL ثم تعرض مبدأ التصميم الجديد لأجهزة DL.
• وجهة نظر بيركلي لتحديات الأنظمة التي تواجه الذكاء الاصطناعي [ورقة بحثية]

كتاب

• هندسة الكمبيوتر: نهج كمي [يجب قراءته]
• أنماط التعلم الآلي الموزعة [الموقع الإلكتروني]
• أنظمة التدفق [كتاب]
• تطبيق Kubernetes (ابدأ بالقراءة) [كتاب]
• أنظمة التعلم الآلي: تصميمات قابلة للقياس [موقع ويب]
• الثقة في التعلم الآلي [موقع الكتروني]
• التعلم الآلي الآلي أثناء العمل [الموقع الإلكتروني]

فيديو

• ScalaDML2020: تعلم من أفضل العقول في مجتمع التعلم الآلي. [فيديو]
• جيف دين: "تحقيق أوقات الاستجابة السريعة في الخدمات الكبيرة عبر الإنترنت" - السرعة 2014 [YouTube]
• من البحث إلى الإنتاج باستخدام PyTorch [فيديو]
• مقدمة إلى الخدمات الصغيرة وDocker وKubernetes [YouTube]
• الكلمة الرئيسية لـ ICML: الدروس المستفادة من مساعدة 200000 خبير غير متخصص في تعلم الآلة على استخدام تعلم الآلة [فيديو]
• أنظمة التعلم التكيفية والمتعددة المهام [موقع الكتروني]
• تفكير النظام. محادثة TED. [يوتيوب]
• الأنظمة المرنة هي الحدود التالية للتعلم الآلي. جيف دين [يوتيوب]
• هل حان الوقت لإعادة كتابة نظام التشغيل في حالة الصدأ؟ [يوتيوب]
• InfoQ: الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وهندسة البيانات [YouTube]
  • ابدأ بالمشاهدة.
• Netflix: البنية التحتية للتعلم الآلي التي تتمحور حول الإنسان [InfoQ]
• SysML 2019: [يوتيوب]
• ScaledML 2019: ديفيد باترسون، أيون ستويكا، دون سونغ وما إلى ذلك [YouTube]
• ScaledML 2018: جيف دين، أيون ستويكا، يانج تشينغ جيا وغيرهم [YouTube] [الشرائح]
• عصر ذهبي جديد لتاريخ هندسة الكمبيوتر والتحديات والفرص. ديفيد باترسون [يوتيوب]
• كيف يكون لديك مهنة سيئة. ديفيد باترسون (أنا معجب كبير) [يوتيوب]
• SysML 18: وجهات النظر والتحديات. مايكل جوردان [يوتيوب]
• SysML 18: تكافل الأنظمة والتعلم الآلي. جيف دين [يوتيوب]
• أساسيات AutoML: التعلم الآلي الآلي أثناء العمل. كينغكوان سونغ، هايفنغ جين، شيا هو [YouTube]

دورة

• ندوة CS692: أنظمة التعلم الآلي، التعلم الآلي للأنظمة [GitHub]
• موضوعات في الشبكات: التعلم الآلي للشبكات والأنظمة، خريف 2019 [موقع الدورة التدريبية]
• CS6465: تحديات الأنظمة والتقنيات السحابية الناشئة [كورنيل]
• CS294: الذكاء الاصطناعي للأنظمة وأنظمة الذكاء الاصطناعي. [ربيع جامعة كاليفورنيا في بيركلي] ( توصية قوية ) [أنظمة التعلم الآلي (خريف 2019)]
• CSE 599W: نظام تعلم الآلة. [تشن تيانكي] [جامعة واشنطن]
• EECS 598: أنظمة الذكاء الاصطناعي (W'21). [مشرف شودري] [أنظمة الذكاء الاصطناعي (دبليو21)]
• كود تعليمي حول كيفية إنشاء نظام التعلم العميق الخاص بك في 2k Lines [GitHub]
• CSE 291F: تحليلات البيانات المتقدمة وأنظمة تعلم الآلة. [جامعة كاليفورنيا سان دييغو]
• CSci 8980: التعلم الآلي في أنظمة الكمبيوتر [جامعة مينيسوتا، توين سيتيز]
• Mu Li (MxNet، Parameter Server): مقدمة إلى التعلم العميق [أفضل دورة DL على ما أعتقد] [كتاب]
• 10-605: التعلم الآلي بمجموعات البيانات الكبيرة. [جامعة كارنيجي ميلون]
• CS 329S: تصميم أنظمة التعلم الآلي. [ستانفورد]

مدونة

• التوازي عبر وحدات المعالجة المركزية/وحدات معالجة الرسومات المتعددة لتسريع استنتاج التعلم العميق عند الحافة [مدونة أمازون]
• بناء نماذج قوية لرؤية التعلم العميق جاهزة للإنتاج في دقائق معدودة [مدونة]
• نشر نماذج التعلم الآلي باستخدام Keras وFastAPI وRedis وDocker [مدونة]
• كيفية نشر نموذج التعلم الآلي - إنشاء واجهة برمجة تطبيقات جاهزة للإنتاج باستخدام FastAPI + Uvicorn [مدونة] [GitHub]
• نشر نموذج التعلم الآلي باعتباره REST API [مدونة]
• التسليم المستمر للتعلم الآلي [مدونة]
• أوراق الغش في Kubernetes بحجم A4 [GitHub]
• مقدمة لطيفة عن Kubernetes [مدونة]
• تدريب ونشر نموذج التعلم الآلي باستخدام واجهة الويب - Docker وPyTorch & Flask [GitHub]
• تعلم Kubernetes، طريقة الطاوية الصينية [GitHub]
• خطوط أنابيب البيانات، لويجي، تدفق الهواء: كل ما تحتاج إلى معرفته [مدونة]
• مجموعة أدوات التعلم العميق — نظرة عامة [مدونة]
• ملخص CSE 599W: أنظمة تعلم الآلة [المدونة الصينية]
• Polyaxon وArgo وSeldon للتدريب النموذجي والحزم والنشر في Kubernetes [مدونة]
• نظرة عامة على الأساليب المختلفة لوضع نماذج التعلم الآلي (ML) في الإنتاج [مدونة]
• كونك عالم بيانات لا يجعلك مهندس برمجيات [الجزء الأول] تصميم خط أنابيب التعلم الآلي [الجزء الثاني]
• عرض النماذج في PyTorch [مدونة]
• التعلم الآلي في Netflix [متوسط]
• مواد مؤتمر SciPy (الشرائح، الريبو) [GitHub]
• نيويورك سبارك، جامعة كاليفورنيا في بيركلي، نيويورك، نيويورك —— راي [مدونة]
• 了解/从事机器学习/深度学习系统相关的研究需要什么样的知识结构？ [Zhihu]
• تعلم Kubernetes في أقل من 3 ساعات: دليل تفصيلي لتنسيق الحاويات [مدونة] [GitHub]
• خارطة طريق مهندس البيانات: التعلم من شركات متعددة في وادي السيليكون. نيتفليكس، فيسبوك، جوجل، الشركات الناشئة [GitHub]
• خدمة TensorFlow + Docker + Tornado تعمل على إنشاء مدونة [مدونة]
• نشر نموذج التعلم الآلي باعتباره REST API [مدونة]
• Colossal-AI: نظام التعلم العميق الموحد لعصر النماذج الكبيرة [مدونة] [GitHub]
• خارطة طريق مهندس البيانات [مدونات المقياس]