دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در بستر کوبرنتیز (Kubernetes) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و مدیریت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در بستر کوبرنتیز (Kubernetes)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری‌های نوین

موضوع میانی: هوش مصنوعی و زیرساخت‌های رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. نقش کوبرنتیز در مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 3. معماری سیستم‌های استنتاج توزیع‌شده
• 4. آشنایی با محیط عملیاتی KServe و پیش‌نیازهای آن
• 5. نصب و راه‌اندازی کلاستر کوبرنتیز برای کاربردهای هوش مصنوعی
• 6. مدیریت منابع محاسباتی و تخصیص GPU در کوبرنتیز
• 7. کانتینری‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استانداردهای Docker
• 8. استفاده از فرمت‌های بهینه برای مدل‌های زبانی مانند ONNX و TensorRT
• 9. پیکربندی سرویس‌دهنده‌های مدل (Model Servers) در KServe
• 10. استقرار مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از ابزار InferenceService
• 11. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی بارگذاری مدل‌های سنگین
• 12. پیاده‌سازی استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) بر اساس ترافیک
• 13. مدیریت ترافیک و توزیع بار در مدل‌های استنتاجی
• 14. کنترل دسترسی و احراز هویت در سرویس‌های مستقر شده
• 15. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها با ابزارهای Prometheus و Grafana
• 16. تحلیل لاگ‌ها و عیب‌یابی سرویس‌های هوش مصنوعی در کوبرنتیز
• 17. مدیریت نسخه‌گذاری مدل‌ها (Model Versioning) در محیط عملیاتی
• 18. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی و Canary Deployment
• 19. مدیریت ذخیره‌سازی داده‌ها و مدل‌ها با استفاده از Persistent Volumes
• 20. بهینه‌سازی تأخیر (Latency) در پاسخ‌دهی مدل‌های زبانی
• 21. استفاده از حافظه‌های کش برای افزایش سرعت استنتاج
• 22. مدیریت چرخه‌های بازآموزی و بروزرسانی مدل‌ها در کلاستر
• 23. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با خط لوله‌های CI/CD
• 24. مستندسازی و مدیریت پیکربندی‌های محیط عملیاتی
• 25. بهترین تجارب در نگهداری و پشتیبانی از سرویس‌های هوش مصنوعی
• 26. مقیاس‌پذیری زیرساخت در محیط‌های ابری بومی (Cloud-Native)
• 27. بررسی چالش‌های عملیاتی در مقیاس‌های بزرگ
• 28. ایمن‌سازی ارتباطات بین‌سرویسی با استفاده از Service Mesh
• 29. مدیریت هزینه‌های زیرساختی و بهینه‌سازی مصرف منابع
• 30. اصول اخلاقی و ضوابط حاکم بر استفاده از هوش مصنوعی در محیط‌های سازمانی
• 31. مطالعه موردی: استقرار یک دستیار هوشمند سازمانی در بستر کوبرنتیز