معرفی دوره

در این دوره جامع، گام‌به‌گام با روش‌های عملی و کاربردی استقرار یک مدل یادگیری ماشین در محیط تولید آشنا خواهید شد. از آماده‌سازی داده‌ها و آموزش مدل تا راه‌اندازی سرویس در AWS و پیاده‌سازی رابط کاربری با React، تمام مراحل مورد نیاز برای ارائه یک اپلیکیشن هوشمند به مشتریان در این دوره پوشش داده می‌شود.

آنچه در این دوره یاد می‌گیرید

• چگونگی آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با Pandas و NumPy
• ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با Scikit-Learn و TensorFlow
• ذخیره و بارگذاری مدل‌ها با استفاده از Pickle و Joblib
• راه‌اندازی سرویس استنباط مدل با AWS SageMaker و AWS Lambda
• ایجاد رابط کاربری اسپایسی و واکنش‌گرا با React و کتابخانه Material-UI
• برقراری ارتباط میان فرانت‌اند و بک‌اند از طریق REST API و AWS API Gateway
• نظارت بر عملکرد مدل در Production و پیاده‌سازی Logging با CloudWatch
• بهینه‌سازی هزینه و مقیاس‌پذیری با استفاده از Auto Scaling و Spot Instances

مزایا و کاربردها

• تبدیل مدل آزمایشگاهی به سرویس ‌Production آماده و امن
• کاهش زمان عرضه محصول به بازار با استفاده از ابزارهای ابری AWS
• افزایش مقیاس‌پذیری و دسترس‌پذیری سرویس برای کاربران نهایی
• کاهش هزینه‌های زیرساختی با پیاده‌سازی بهینه و مانیتورینگ مستمر
• بهبود تجربه کاربری با رابط زیبا و پاسخگویی سریع در React

پیش‌نیازها

• آشنایی پایه با Python و مفاهیم علم داده
• درک ابتدایی از اصول یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی
• آشنایی اولیه با خط فرمان (CLI) و Git
• نصب Node.js و آشنایی مقدماتی با JavaScript/React
• داشتن یک حساب کاربری AWS با دسترسی به خدمات ECS، S3 و Lambda

ساختار و سرفصل‌ها

• بخش 1: مقدمه و معرفی معماری کلی پروژه
• بخش 2: پیش‌پردازش داده و طراحی پایپ‌لاین داده
• بخش 3: آموزش و اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی
• بخش 4: بسته‌بندی مدل و ذخیره‌سازی در S3
• بخش 5: استقرار با AWS SageMaker Endpoints
• بخش 6: ساخت API استنباط با AWS Lambda و API Gateway
• بخش 7: طراحی و توسعه فرانت‌اند با React و Material-UI
• بخش 8: پیاده‌سازی CI/CD با GitHub Actions و AWS CodeDeploy
• بخش 9: نظارت و لاگ‌گیری در CloudWatch
• بخش 10: بهینه‌سازی کارایی و مقیاس‌پذیری

مثال‌های عملی

در یکی از مثال‌ها، یک مدل طبقه‌بندی تصاویر را در نظر می‌گیریم که پس از آموزش، با استفاده از یک تابع Lambda به ازای هر درخواست HTTP پیش‌بینی را انجام می‌دهد. سپس یک رابط ساده React طراحی می‌کنیم تا تصویر را به Lambda ارسال و پاسخ آن را نمایش دهد.

• کد نمونه Lambda برای بارگذاری مدل:

  import boto3
  import pickle
  from PIL import Image
  def lambda_handler(event, context):
      model_data = boto3.client('s3').get_object(Bucket='my-bucket', Key='model.pkl')
      model = pickle.loads(model_data['Body'].read())
      # پردازش تصویر و پیش‌بینی
      return {'statusCode': 200, 'body': 'Cat'}
        

• کامپوننت React برای ارسال تصویر:

  function App() {
    const [file, setFile] = useState(null);
    const handleSubmit = async () => {
      const form = new FormData();
      form.append('image', file);
      const res = await fetch(API_URL, { method: 'POST', body: form });
      const data = await res.text();
      alert('Prediction: ' + data);
    };
    return (/* فرم آپلود و دکمه پیش‌بینی */);
  }
        

نکات کلیدی

• همیشه مدل نهایی را در S3 نسخه‌بندی کنید تا نسخه‌های قبلی محفوظ بمانند.
• از Lambda Layers برای مدیریت وابستگی‌ها استفاده کنید.
• برای APIهای پر ترافیک، از AWS API Gateway با کش داخلی بهره ببرید.
• نظارت مستمر با CloudWatch Alarm کمک می‌کند مشکلات تولیدی را سریع شناسایی کنید.
• برای ارتقا مداوم از فرآیند CI/CD اتوماتیک استفاده کنید.