اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای حرفه‌ای استقرار و مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی با ابزار MLflow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای حرفه‌ای استقرار و مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی با ابزار MLflow

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: عملیاتی‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. نقش عملیاتی‌سازی در موفقیت پروژه‌های هوش مصنوعی
• 3. آشنایی با معماری و قابلیت‌های پلتفرم MLflow
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه MLflow
• 5. مدیریت آزمایش‌ها و ثبت پارامترهای مدل در MLflow Tracking
• 6. ثبت و نسخه‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. کار با MLflow Model Registry برای مدیریت نسخه‌ها
• 8. تفاوت‌های محیط توسعه، تست و عملیات در استقرار مدل
• 9. آماده‌سازی مدل‌ها برای استقرار با فرمت MLmodel
• 10. انتخاب بسته‌بندی مناسب برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. استفاده از محیط‌های مجازی و کانتینرها در مدیریت وابستگی‌ها
• 12. استقرار مدل‌های ساده به صورت سرویس REST API
• 13. پیاده‌سازی مدل‌ها در محیط‌های محلی برای تست اولیه
• 14. مدیریت خطاهای رایج در زمان فراخوانی مدل
• 15. استقرار مدل‌ها بر روی زیرساخت‌های ابری داخلی
• 16. استفاده از داکر برای کانتینری‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده
• 17. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های استقرار یافته
• 18. مانیتورینگ و پایش سلامت مدل در محیط عملیاتی
• 19. پیاده‌سازی سیستم ثبت لاگ برای تحلیل عملکرد مدل
• 20. مدیریت تغییرات و بازگشت به نسخه‌های قبلی مدل
• 21. اصول امنیت در ارائه سرویس‌های هوش مصنوعی
• 22. کنترل دسترسی و احراز هویت در سرویس‌های مدل
• 23. مقیاس‌پذیری سرویس‌های مدل با استفاده از ابزارهای ارکستراسی
• 24. بررسی مبانی استقرار مدل‌های بزرگ (Large Models)
• 25. استفاده از MLflow در خط لوله‌های CI/CD
• 26. خودکارسازی فرآیند تست و ارزیابی مدل پیش از استقرار
• 27. تکنیک‌های مانیتورینگ انحراف داده و انحراف مدل
• 28. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل در محیط عملیاتی بدون قطعی
• 29. بررسی استانداردهای کدنویسی تمیز در توسعه مدل‌های قابل استقرار
• 30. مستندسازی فنی و مدیریت متادیتای مدل‌ها
• 31. مدیریت چرخه‌های طولانی‌مدت بازآموزی مدل
• 32. استفاده از ابزارهای داشبورد برای گزارش‌گیری از وضعیت مدل‌ها
• 33. ارزیابی دقت و کارایی مدل پس از استقرار
• 34. پیش‌بینی و مدیریت بار کاری در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 35. راهکارهای بهینه برای ذخیره‌سازی و بازیابی مصنوعات مدل
• 36. تلفیق MLflow با ابزارهای مدیریت زیرساخت
• 37. بهترین تجربیات در نگهداری و پشتیبانی مدل‌های مستقر شده
• 38. اخلاق در توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی
• 39. مرور چالش‌های عملیاتی در مقیاس‌های بزرگ
• 40. جمع‌بندی و پیاده‌سازی یک پروژه جامع استقرار مدل