اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع مدیریت و اجرای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در محیط کوبرنتیز با استفاده از Kubeflow و JobSet

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مدیریت و اجرای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی در محیط کوبرنتیز با استفاده از Kubeflow و JobSet

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: رایانش ابری و زیرساخت‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری رایانش ابری در اکوسیستم کوبرنتیز
• 2. آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی و چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. نصب و راه‌اندازی کلاستر کوبرنتیز برای بارهای کاری محاسباتی
• 4. مدیریت منابع و زمان‌بندی در کوبرنتیز برای پردازش‌های سنگین
• 5. مبانی و معماری پلتفرم Kubeflow
• 6. نصب و پیکربندی Kubeflow در محیط ابری
• 7. آشنایی با مفاهیم کانتینریزاسیون برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. کار با Docker و بهینه‌سازی تصاویر برای آموزش مدل
• 9. مقدمه‌ای بر مدیریت کارهای توزیع‌شده در کوبرنتیز
• 10. بررسی قابلیت‌های JobSet در اجرای کارهای گروهی
• 11. تفاوت‌های کاربردی Job و JobSet در محیط‌های عملیاتی
• 12. معرفی Kubeflow TrainJob و نقش آن در آموزش مدل‌ها
• 13. پیکربندی محیط توسعه برای کار با TrainJob
• 14. مدیریت داده‌ها و حجم‌های ذخیره‌سازی در کوبرنتیز
• 15. استفاده از Persistent Volume برای مدیریت داده‌های آموزشی
• 16. آموزش مدل‌های یادگیری عمیق به صورت توزیع‌شده
• 17. استراتژی‌های موازی‌سازی داده در آموزش مدل
• 18. پیکربندی شبکه و ارتباطات بین گره‌ها در آموزش توزیع‌شده
• 19. نظارت و پایش منابع مصرفی در طول فرآیند آموزش
• 20. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای تحلیل عملکرد GPU
• 21. مدیریت خطا و بازیابی خودکار در آموزش‌های طولانی‌مدت
• 22. بهینه‌سازی مصرف منابع در کوبرنتیز با استفاده از Auto-scaling
• 23. امنیت در محیط‌های ابری و کنترل دسترسی در Kubeflow
• 24. مدیریت هویت و سطوح دسترسی کاربران در پلتفرم
• 25. سازمان‌دهی پروژه‌های هوش مصنوعی با استفاده از Namespaces
• 26. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها و عیب‌یابی در کارهای توزیع‌شده
• 27. به‌کارگیری JobSet برای آموزش‌های مقیاس‌پذیر و پیچیده
• 28. مدیریت چرخه‌های حیات مدل با استفاده از ابزارهای جانبی
• 29. یکپارچه‌سازی خط لوله داده با فرآیند آموزش در کوبرنتیز
• 30. استفاده از مدل‌های متن‌باز و سفارشی‌سازی برای زیرساخت‌های داخلی
• 31. بهینه‌سازی مصرف پهنای باند و حافظه در مدل‌های بزرگ
• 32. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش در محیط‌های ابری
• 33. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در طول فرآیند آموزش
• 34. پیاده‌سازی مکانیزم‌های تست و ارزیابی مدل در حین آموزش
• 35. خودکارسازی فرآیند آموزش با استفاده از Kubeflow Pipelines
• 36. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری در محیط کانتینری
• 37. راهکارهای افزایش پایداری کلاستر در پردازش‌های سنگین
• 38. بهینه‌سازی تنظیمات زمان‌بند (Scheduler) در کوبرنتیز
• 39. بررسی سناریوهای عملیاتی برای آموزش مدل‌های پردازش تصویر
• 40. بررسی سناریوهای عملیاتی برای مدل‌های پردازش متن
• 41. مستندسازی و گزارش‌گیری از نتایج آموزش مدل
• 42. اصول نگهداری و به‌روزرسانی زیرساخت‌های کوبرنتیز
• 43. آمادگی برای استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط عملیاتی
• 44. بهترین تجارب (Best Practices) در مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی ابری