دوره پیاده‌سازی و بهینه‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی با استفاده از KubeRay در محیط‌های ابری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و بهینه‌سازی زیرساخت‌های هوش مصنوعی با استفاده از KubeRay در محیط‌های ابری

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: رایانش ابری و یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. آشنایی با پلتفرم کوبرنتیز و مفاهیم کانتینر‌سازی
• 3. معرفی KubeRay و نقش آن در مدیریت بارهای کاری هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی خوشه کوبرنتیز برای پردازش‌های سنگین
• 5. مدیریت منابع محاسباتی و حافظه در محیط‌های ابری
• 6. ساختار و اجزای اصلی Ray در مقیاس‌های بزرگ
• 7. استقرار Ray بر روی کوبرنتیز با استفاده از KubeRay Operator
• 8. مدیریت چرخه‌حیات کلاستر‌های Ray در محیط ابری
• 9. توزیع بارهای کاری یادگیری ماشین با استفاده از Ray Core
• 10. بهینه‌سازی کارایی در پردازش‌های موازی با مدل‌های Ray
• 11. مدیریت حافظه توزیع‌شده در سیستم‌های یادگیری ماشین
• 12. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های حجیم در محیط ابری
• 13. ارتباط میان سرویس‌های ابری و زیرساخت‌های پردازشی
• 14. مقیاس‌پذیری خودکار کلاسترهای Ray بر اساس بار کاری
• 15. مبانی آموزش مدل‌های هوش مصنوعی به‌صورت توزیع‌شده
• 16. استفاده از Ray Train برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق
• 17. تکنیک‌های بهینه‌سازی آموزش مدل‌های کلان در محیط‌های ابری
• 18. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با Ray Serve
• 19. مدیریت ترافیک و تعادل بار در سرویس‌های استنتاج هوش مصنوعی
• 20. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری کلاسترهای Ray در محیط ابری
• 21. تحلیل عملکرد و شناسایی گلوگاه‌های پردازشی
• 22. مدیریت خطا و پایداری در سیستم‌های توزیع‌شده هوش مصنوعی
• 23. کنترل دسترسی و مدیریت کاربران در محیط‌های ابری
• 24. پیکربندی شبکه و ارتباطات امن بین کانتینرها
• 25. استفاده از GPU و شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در کوبرنتیز
• 26. بهینه‌سازی مصرف انرژی و هزینه‌های زیرساخت ابری
• 27. یکپارچه‌سازی خط‌لوله‌های CI/CD با مدل‌های یادگیری ماشین
• 28. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 29. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار مدل (Canary و Blue-Green)
• 30. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل لاگ در مقیاس وسیع
• 31. تطبیق زیرساخت با استانداردهای ملی مدیریت داده
• 32. پایداری سیستم در مواجهه با خرابی‌های احتمالی گره‌ها
• 33. مستندسازی و مدیریت تنظیمات در محیط‌های ابری
• 34. مطالعه موردی: طراحی معماری مقیاس‌پذیر برای پردازش تصویر
• 35. مطالعه موردی: پیاده‌سازی زیرساخت تحلیل متن هوشمند
• 36. ارائه راهکارهای بومی‌سازی شده برای پردازش داده‌های حساس
• 37. توسعه و نگهداری بلندمدت زیرساخت‌های هوش مصنوعی
• 38. چشم‌انداز آینده رایانش ابری و هوش مصنوعی در کشور