اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای مقیاس‌پذیری و مدیریت زیرساخت استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ با کوبرنتیز (Kubernetes)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای مقیاس‌پذیری و مدیریت زیرساخت استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ با کوبرنتیز (Kubernetes)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: رایانش ابری و مدیریت زیرساخت‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌های استنتاج
• 3. نقش کوبرنتیز در مدیریت سرویس‌های هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی کلاستر کوبرنتیز برای پردازش‌های سنگین
• 5. مدیریت منابع سخت‌افزاری و شتاب‌دهنده‌های گرافیکی در کانتینرها
• 6. آشنایی با ساختار کانتینرهای داکر برای مدل‌های زبانی
• 7. بهینه‌سازی تصاویر کانتینر جهت کاهش زمان استقرار
• 8. مفاهیم پایه در زمان‌بندی و مدیریت پادها
• 9. پیکربندی سرویس‌ها و مدیریت ترافیک شبکه در کلاستر
• 10. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار افقی در کوبرنتیز
• 11. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه برای مدل‌های زبانی بزرگ
• 12. استفاده از منابع مشترک و مدیریت نودهای محاسباتی
• 13. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها با ابزارهای استاندارد
• 14. بررسی روش‌های کشینگ برای کاهش تأخیر در پاسخ‌دهی
• 15. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 16. امنیت در کلاسترهای کوبرنتیز و حفاظت از داده‌های مدل
• 17. مدیریت پیکربندی‌ها و اسرار در محیط‌های عملیاتی
• 18. تکنیک‌های توزیع بار میان مدل‌های زبانی
• 19. ذخیره‌سازی پایدار و مدیریت مدل‌های حجیم در سیستم
• 20. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در استنتاج مدل‌ها
• 21. استفاده از اپراتورهای کوبرنتیز برای مدیریت خودکار
• 22. یکپارچه‌سازی خط لوله CI/CD با زیرساخت مدل‌های زبانی
• 23. بررسی مدل‌های استقرار در محیط‌های ابری خصوصی و عمومی
• 24. ارزیابی عملکرد و مقیاس‌پذیری در شرایط بار ترافیکی بالا
• 25. مدیریت لاگ‌ها و تحلیل رخدادها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 26. آشنایی با ابزارهای پیشرفته مدیریت زیرساخت هوش مصنوعی
• 27. بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی در محیط‌های ابری
• 28. تست استرس و سنجش پایداری سرویس‌های استنتاج
• 29. مستندسازی و نگهداری زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر