دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد در محیط‌های ترکیبی با استفاده از EKS Hybrid Nodes همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی مولد در محیط‌های ترکیبی با استفاده از EKS Hybrid Nodes

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و رایانش ابری

موضوع میانی: مدیریت و استقرار هوش مصنوعی در زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و معماری رایانش ابری
• 2. آشنایی با مفاهیم و قابلیت‌های Amazon EKS
• 3. نقش پردازش ترکیبی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. مزایای استفاده از EKS Hybrid Nodes برای بارهای کاری سنگین
• 5. بررسی زیرساخت‌های لازم برای میزبانی مدل‌های زبانی بزرگ
• 6. مدیریت منابع محاسباتی در محیط‌های ابری و محلی
• 7. نصب و راه‌اندازی کلاستر Amazon EKS
• 8. اتصال ایمن کلاستر ابری به محیط‌های پردازشی داخلی
• 9. مدیریت هویت و دسترسی با استفاده از IAM در محیط‌های ترکیبی
• 10. استفاده از شبکه اختصاصی برای ارتباط امن بین نودها
• 11. معرفی مدل‌های هوش مصنوعی مولد و نیازمندی‌های سخت‌افزاری
• 12. بهینه‌سازی تصاویر کانتینر برای استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 13. استفاده از GPU در محیط‌های مجازی‌سازی شده
• 14. مدیریت درایورها و کتابخانه‌های CUDA در کانتینرها
• 15. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Helm Charts
• 16. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 17. مقیاس‌پذیری خودکار مدل‌ها بر اساس تقاضای پردازشی
• 18. استراتژی‌های توزیع بار بین نودهای ابری و محلی
• 19. نظارت و پایش سلامت مدل‌های مستقر شده
• 20. مانیتورینگ عملکرد کلاستر با استفاده از ابزارهای بومی ابر
• 21. مدیریت لاگ‌ها و عیب‌یابی در محیط‌های هیبریدی
• 22. پیاده‌سازی سیاست‌های شبکه برای جداسازی بارهای کاری
• 23. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حال سکون
• 24. مدیریت هزینه‌های پردازش ابری در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 25. استفاده از فضای ذخیره‌سازی ابری برای مدل‌های بزرگ
• 26. راهکارهای حافظه کش برای افزایش سرعت استنتاج
• 27. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی مدل‌ها
• 29. تست و ارزیابی مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 30. اتوماسیون استقرار با استفاده از خط لوله‌های CI/CD
• 31. یکپارچه‌سازی ابزارهای مدیریت کلاستر با محیط‌های محلی
• 32. تأمین پایداری سرویس‌های هوش مصنوعی در شرایط قطعی شبکه
• 33. به‌روزرسانی امن مدل‌ها و زیرساخت بدون وقفه در سرویس
• 34. مدیریت منابع اشتراکی در محیط‌های چندمستاجری
• 35. مستندسازی و استانداردسازی فرایند استقرار مدل
• 36. بررسی ملاحظات اخلاقی و قانونی در به‌کارگیری هوش مصنوعی
• 37. تطبیق خروجی‌های مدل با الزامات و استانداردهای بومی
• 38. ارائه گزارش‌های عملکرد و پایداری سیستم
• 39. تجزیه و تحلیل نهایی و بهینه‌سازی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر