دوره راهکارهای نوین استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم‌های ابری و KServe همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم‌های ابری و KServe

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

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

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 2. آشنایی با چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی و جایگاه MLOps
• 3. معماری سیستم‌های استقرار مدل با رویکرد بدون سرور
• 4. مفاهیم پایه در رایانش ابری و نقش آن در یادگیری ماشین
• 5. آشنایی با معماری کانتینری و نقش داکر در بسته‌بندی مدل‌ها
• 6. مدیریت خوشه‌ها با استفاده از کوبرنتیز در محیط‌های عملیاتی
• 7. معرفی پلتفرم KServe و معماری استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 8. نصب و راه‌اندازی محیط عملیاتی KServe در کلاستر کوبرنتیز
• 9. مدیریت منابع محاسباتی و بهینه‌سازی مصرف سخت‌افزار
• 10. آماده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای استقرار با فرمت‌های استاندارد
• 11. استفاده از مدل‌سرورها برای ارائه سرویس‌های پیش‌بینی
• 12. پیکربندی سرویس‌های استنتاج با استفاده از Custom Resource Definitions
• 13. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 14. مکانیزم‌های مقیاس‌پذیری خودکار بر اساس بار کاری
• 15. موازنه بار و توزیع درخواست‌ها در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 16. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌ها در زمان اجرا
• 17. ثبت و تحلیل لاگ‌های استنتاج برای عیب‌یابی سیستم
• 18. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی مدل‌ها
• 19. تست‌های پذیرش و ارزیابی مدل در محیط عملیاتی
• 20. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی و حفاظت از داده‌ها
• 21. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل سطوح دسترسی در پلتفرم KServe
• 22. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی سرویس‌های استنتاج
• 23. بررسی تکنیک‌های کشینگ برای افزایش سرعت استنتاج
• 24. مدیریت خطاها و پایداری سرویس‌های یادگیری ماشین
• 25. اتصال سرویس‌های استنتاج به جریان‌های داده در لحظه
• 26. استفاده از ابزارهای CI/CD برای خودکارسازی استقرار مدل‌ها
• 27. مدیریت تنظیمات و پیکربندی‌های محیطی در مقیاس بزرگ
• 28. بررسی چالش‌های استقرار مدل‌های حجیم و راهکارهای بهینه
• 29. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با زیرساخت‌های سازمانی
• 30. مستندسازی و مدیریت چرخه‌حیات سرویس‌های مستقر شده
• 31. مطالعه موردی استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی در مقیاس ابری
• 32. مطالعه موردی استقرار مدل‌های بینایی ماشین در سیستم‌های بلادرنگ
• 33. توسعه و نگهداری بلندمدت سیستم‌های MLOps
• 34. چشم‌انداز آینده استقرار مدل‌ها و فناوری‌های نوین ابری در ایران