دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و افزایش کارایی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Ray Serve همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و افزایش کارایی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از Ray Serve

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی زیرساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 2. آشنایی با چالش‌های عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های تولیدی
• 3. مقدمه‌ای بر Ray Serve و جایگاه آن در اکوسیستم رایانش توزیع‌شده
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Ray
• 5. آشنایی با مفاهیم پایه Ray Core و مدل برنامه‌نویسی آن
• 6. مدیریت منابع محاسباتی و خوشه‌بندی در Ray
• 7. طراحی و پیاده‌سازی اولین سرویس استنتاج با Ray Serve
• 8. مفهوم Deployment در Ray Serve و چرخه حیات آن
• 9. مدیریت درخواست‌ها و مسیریابی در معماری‌های مبتنی بر Ray
• 10. استفاده از HTTP و gRPC برای ارتباط با مدل‌های مستقر شده
• 11. طراحی خط لوله (Pipeline) استنتاج با ترکیب چندین مدل
• 12. مدیریت وضعیت (State) در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 13. استفاده از Ray Serve در محیط‌های ابری و محلی
• 14. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش مدل‌های سنگین
• 15. مقیاس‌پذیری افقی و تنظیم خودکار تعداد نمونه‌ها (Autoscaling)
• 16. مدیریت صف و کنترل نرخ ورود درخواست‌ها
• 17. به‌کارگیری Batching برای افزایش نرخ گذردهی (Throughput)
• 18. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری (GPU) در Ray Serve
• 19. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی خطا و پایداری سرویس
• 20. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها با ابزارهای داخلی Ray
• 21. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها و معیارهای عملکردی سیستم
• 22. یکپارچه‌سازی Ray Serve با کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشین
• 23. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در چرخه استقرار
• 24. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل بدون قطعی سرویس
• 25. پیاده‌سازی تست‌های بار و ارزیابی تأخیر در محیط‌های عملیاتی
• 26. بهینه‌سازی تأخیر (Latency) در پاسخ‌دهی به درخواست‌ها
• 27. امنیت در ارتباطات بین‌سرویسی و کنترل دسترسی‌ها
• 28. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای معماری‌های میکروسرویس هوش مصنوعی
• 29. مستندسازی سرویس‌های مستقر شده با استفاده از Swagger و OpenAPI
• 30. مدیریت تنظیمات و پیکربندی‌های پویا در مقیاس بزرگ
• 31. عیب‌یابی خطاهای رایج در استقرار مدل‌های توزیع‌شده
• 32. ارتقای پایداری سیستم در برابر بارهای کاری نوسانی
• 33. بهینه‌سازی فرآیند سریال‌سازی و انتقال داده‌ها
• 34. استفاده از Ray Dashboard برای تحلیل عملکرد خوشه
• 35. تجربه عملی در پیاده‌سازی یک مدل استنتاج بلادرنگ
• 36. بررسی موردی استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 37. بررسی موردی استقرار مدل‌های بینایی ماشین
• 38. بهترین شیوه‌ها برای نگهداری و پشتیبانی از زیرساخت هوش مصنوعی
• 39. مقایسه Ray Serve با سایر راهکارهای استقرار مدل
• 40. آینده‌نگری در توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی با بهره‌گیری از ابزارهای بومی کشور