اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تسریع استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Ray و Anyscale

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسریع استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Ray و Anyscale

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری تحت نظارت
• 5. یادگیری بدون نظارت
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. معرفی Ray برای محاسبات توزیع‌شده
• 8. معماری Ray
• 9. مزایای استفاده از Ray
• 10. نصب و پیکربندی Ray
• 11. مفاهیم کلیدی در Ray: Object Store، Actors، Tasks
• 12. اجرای ساده تسک‌ها در Ray
• 13. مدیریت Actors در Ray
• 14. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. چالش‌های استقرار مدل‌های سنتی
• 16. اهمیت استقرار سریع و کارآمد
• 17. معرفی Anyscale
• 18. نقش Anyscale در بهبود استقرار Ray
• 19. معماری Anyscale
• 20. استفاده از Anyscale برای مدیریت منابع
• 21. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 22. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
• 23. مهندسی ویژگی
• 24. انتخاب مدل مناسب
• 25. تنظیم ابرپارامترها
• 26. روش‌های اعتبارسنجی مدل
• 27. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی استقرار
• 28. مفهوم زمان پاسخ (Latency)
• 29. مفهوم توان عملیاتی (Throughput)
• 30. مفهوم مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 31. اندازه‌گیری معیارهای عملکرد استقرار
• 32. استفاده از Ray برای تسریع استقرار
• 33. Ray Serve: فریم‌ورک استقرار Ray
• 34. معماری Ray Serve
• 35. پیاده‌سازی سرویس‌های استقرار با Ray Serve
• 36. مدیریت درخواست‌ها در Ray Serve
• 37. توزیع بار (Load Balancing) در Ray Serve
• 38. پشتیبانی از مدل‌های مختلف در Ray Serve
• 39. استقرار مدل‌های TensorFlow با Ray Serve
• 40. استقرار مدل‌های PyTorch با Ray Serve
• 41. استقرار مدل‌های scikit-learn با Ray Serve
• 42. بهینه‌سازی زمان پاسخ در Ray Serve
• 43. کاهش زمان بارگذاری مدل
• 44. استفاده از Caching در Ray Serve
• 45. بهینه‌سازی پردازش درخواست‌ها
• 46. استفاده از Ray برای افزایش توان عملیاتی
• 47. اجرای موازی چندین نمونه از مدل
• 48. مدیریت منابع محاسباتی در Ray Serve
• 49. تنظیم تعداد worker ها
• 50. تنظیم اندازه batch
• 51. استفاده از Ray برای مقیاس‌پذیری
• 52. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 53. تنظیم خودکار مقیاس‌پذیری (Autoscaling)
• 54. مدیریت منابع در Anyscale
• 55. پلتفرم Anyscale برای مدیریت استقرار Ray
• 56. اتصال Ray Serve به Anyscale
• 57. مدیریت کلاسترها در Anyscale
• 58. نظارت بر عملکرد استقرار در Anyscale
• 59. پایش منابع CPU و GPU
• 60. ثبت وقایع (Logging) و ردیابی (Tracing)
• 61. اعلان‌ها و هشدارها در Anyscale
• 62. استقرار مدل‌های پیچیده با Ray و Anyscale
• 63. مدل‌های چند مرحله‌ای (Multi-stage models)
• 64. استفاده از Ray Pipelines
• 65. مدیریت وابستگی‌های مدل
• 66. تست A/B برای مدل‌های مستقر شده
• 67. استقرار مدل‌های Real-time
• 68. بهینه‌سازی برای تأخیر کم
• 69. استفاده از Ray برای پردازش جریان داده
• 70. استقرار مدل‌های Batch Inference
• 71. بهینه‌سازی برای توان عملیاتی بالا
• 72. مدیریت صف‌های درخواست
• 73. امنیت در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 74. احراز هویت و مجوز دسترسی
• 75. رمزنگاری داده‌ها
• 76. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
• 77. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 78. سوگیری در مدل‌ها
• 79. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل
• 80. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 81. آینده استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 82. روندهای نوظهور در Ray و Anyscale
• 83. یادگیری ماشین بدون سرور (Serverless ML)
• 84. استقرار مدل‌های Edge
• 85. نکات پیشرفته در Ray Serve
• 86. استفاده از Actor Pool ها
• 87. مدیریت وضعیت (State Management)
• 88. روش‌های پیشرفته Caching
• 89. بهینه‌سازی پیشرفته شبکه در Ray
• 90. پروتکل‌های ارتباطی مؤثر
• 91. کاهش سربار ارتباطی
• 92. استفاده از Ray برای عملیات MLOps
• 93. اتوماسیون فرآیندهای MLOps
• 94. یکپارچه‌سازی با ابزارهای CI/CD
• 95. مدیریت چرخه عمر مدل
• 96. مقایسه Ray Serve با سایر فریم‌ورک‌های استقرار
• 97. KServe
• 98. Seldon Core
• 99. MLflow Serving
• 100. مزایای Ray Serve در سناریوهای خاص