دوره راهکارهای نوین افزایش بهره‌وری در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فناوری WebAssembly در بستر کوبرنتیز همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین افزایش بهره‌وری در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فناوری WebAssembly در بستر کوبرنتیز

موضوع کلی: رایانش ابری و زیرساخت‌های نوین فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مدیریت و بهینه‌سازی خوشه‌های کوبرنتیز (Kubernetes)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با معماری خوشه‌های کوبرنتیز در مقیاس سازمانی
• 2. مفاهیم پایه و ضرورت استفاده از WebAssembly در پردازش‌های ابری
• 3. بررسی چالش‌های عملکردی در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی بر روی کانتینرهای سنتی
• 4. معرفی استاندارد Wasm و نقش آن در سبک‌سازی اجرای کد
• 5. مقایسه فنی کانتینرهای Docker و ماژول‌های Wasm در محیط کوبرنتیز
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای WebAssembly در بستر لینوکس
• 7. بررسی زمان‌بندی (Scheduling) و مدیریت منابع در خوشه‌های توزیع‌شده
• 8. آشنایی با زمان‌اجرای WasmEdge و تعامل آن با کوبرنتیز
• 9. پیکربندی CRI (Container Runtime Interface) برای پشتیبانی از WebAssembly
• 10. توسعه اولین مدل هوش مصنوعی با استفاده از زبان Rust و کامپایل به Wasm
• 11. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی مصرف منابع در مدل‌های هوش مصنوعی سبک
• 12. استقرار مدل‌های استنتاجی (Inference) در کانتینرهای مبتنی بر Wasm
• 13. ارتباط میان میکروسرویس‌های کوبرنتیز و ماژول‌های WebAssembly
• 14. پیاده‌سازی مکانیزم‌های امنیتی در اجرای کدهای ایزوله با Wasm
• 15. بهینه‌سازی زمان شروع به کار (Cold Start) در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 16. استفاده از پروتکل‌های ارتباطی بهینه برای تبادل داده بین مدل و کلاینت
• 17. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری (Observability) در خوشه‌های ترکیبی
• 18. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از ابزارهای بومی کلاود
• 19. مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling) در بارهای کاری مبتنی بر Wasm
• 20. بررسی الگوهای طراحی برای استقرار مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs) در لبه شبکه
• 21. بهینه‌سازی مصرف انرژی در دیتاسنترها با استفاده از معماری WebAssembly
• 22. یکپارچه‌سازی با سرویس‌مش (Service Mesh) در محیط‌های توزیع‌شده
• 23. حل چالش‌های وابستگی کتابخانه‌ها در محیط‌های کانتینری
• 24. راهکارهای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم برای استنتاج بلادرنگ
• 25. پیاده‌سازی خط‌لوله‌های CI/CD برای استقرار ماژول‌های Wasm
• 26. استراتژی‌های تست و ارزیابی عملکرد مدل‌های مستقر شده
• 27. مدیریت خطا و بازیابی در خوشه‌های کوبرنتیز با معماری غیرمتمرکز
• 28. بررسی آینده رایانش ابری با ترکیب هوش مصنوعی و فناوری‌های سبک
• 29. پروژه عملی: طراحی یک سامانه هوشمند پردازش تصویر با WebAssembly
• 30. جمع‌بندی و ارائه نقشه راه برای نگهداری زیرساخت‌های نوین ابری