اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای نوین پردازش توزیع‌شده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای نوین پردازش توزیع‌شده

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: هوش مصنوعی و زیرساخت‌های پردازش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری سیستم‌های هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با چالش‌های استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. نقش پردازش ابری در بهینه‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 4. معرفی پلتفرم‌های رایانش توزیع‌شده برای یادگیری ماشین
• 5. آشنایی با فریم‌ورک Ray برای مدیریت بارهای کاری توزیع‌شده
• 6. معماری کلاسترهای Ray و مدیریت منابع در محیط ابری
• 7. مفهوم استنتاج توزیع‌شده و اهمیت آن در مدل‌های بزرگ
• 8. آشنایی با موتور vLLM برای بهینه‌سازی استنتاج مدل‌های زبانی
• 9. مکانیزم PagedAttention و تأثیر آن بر سرعت پاسخ‌دهی مدل‌ها
• 10. تکنیک‌های مدیریت حافظه در مدل‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 11. روش‌های پیاده‌سازی سرویس‌های استنتاج با استفاده از vLLM
• 12. یکپارچه‌سازی Ray با vLLM برای افزایش بهره‌وری پردازشی
• 13. مدیریت صف و اولویت‌بندی درخواست‌ها در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 14. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری (Observability) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 15. استراتژی‌های مقیاس‌گیری خودکار (Auto-scaling) بر اساس تقاضا
• 16. بهینه‌سازی مصرف پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در محیط‌های ابری
• 17. مدیریت نسخه‌بندی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی (MLOps)
• 18. خط لوله‌های پردازش داده (Data Pipelines) در معماری‌های توزیع‌شده
• 19. استفاده از کانتینرها و ارکستراسیون در استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی
• 20. بررسی محدودیت‌های شبکه در سیستم‌های پردازش توزیع‌شده
• 21. راهکارهای کاهش تأخیر (Latency) در پاسخ‌دهی مدل‌ها
• 22. تست و ارزیابی عملکرد مدل‌های مستقر شده در مقیاس بالا
• 23. مدیریت خطا و بازیابی سیستم در کلاسترهای پردازشی
• 24. راهکارهای ذخیره‌سازی مدل‌های بزرگ در محیط‌های توزیع‌شده
• 25. آینده معماری‌های ابری در توسعه هوش مصنوعی مولد
• 26. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساختی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 27. ارائه مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس (MaaS)
• 28. جمع‌بندی و پیاده‌سازی یک پروژه عملیاتی مقیاس‌پذیر