دوره استقرار مقیاس‌پذیر و بهینه مدل‌های VQA در زیرساخت ابری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار مقیاس‌پذیر و بهینه مدل‌های VQA در زیرساخت ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های چندوجهی

موضوع میانی: استقرار عملیاتی مدل‌های پاسخ به پرسش تصویری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفهوم VQA و خروجی‌های طبقه‌بندی و تولیدی
• 2. جریان کامل پایپ‌لاین VQA از ورودی تا پاسخ
• 3. انتخاب معماری مناسب برای مدل‌های VQA
• 4. نقش visual encoders مبتنی بر CNN و Vision Transformer
• 5. نقش language encoders و decoderها در VQA
• 6. راهبردهای fusion زودهنگام، دیررس و attention
• 7. مدل‌های چندوجهی پیش‌آموزش‌دیده برای VQA
• 8. خانواده داده‌های VQA و ساختار annotation
• 9. پاک‌سازی تصویر و متن در داده‌های VQA
• 10. نرمال‌سازی سؤال و پاسخ در مجموعه‌داده‌ها
• 11. طراحی train، validation و test split بدون نشت داده
• 12. ارزیابی accuracy و VQA Confidence Error
• 13. سنجش robustness، uncertainty و calibration
• 14. تحلیل خطا برای یافتن شکست‌های مدل
• 15. Fine-tuning مدل‌های چندوجهی
• 16. Transfer learning و تطبیق مدل با حوزه هدف
• 17. کنترل dataset bias و بهبود generalization
• 18. طراحی batch آموزشی و distributed training
• 19. دسته‌بندی workloadهای real-time، interactive و batch
• 20. تعیین SLO، SLA و ظرفیت موردنیاز
• 21. طراحی cloud reference architecture برای VQA
• 22. انتخاب CPU، GPU و accelerator مناسب
• 23. مقایسه Managed GPU و Serverless Inference
• 24. ذخیره‌سازی تصویر و مدل در Object Storage
• 25. مدیریت Model Registry و نسخه‌بندی مدل
• 26. طراحی VPC، شبکه و Ingress
• 27. بسته‌سازی مدل با Container
• 28. استقرار مدل در Kubernetes
• 29. تخصیص و scheduling GPU در Kubernetes
• 30. انتخاب چارچوب serving مدل
• 31. بهینه‌سازی inference با batching
• 32. Dynamic batching و adaptive batching
• 33. بهینه‌سازی مصرف حافظه در حین اجرای مدل
• 34. Quantization برای کاهش هزینه و افزایش سرعت
• 35. Pruning ساختاری و نامنظم مدل
• 36. Distillation مدل‌های چندوجهی
• 37. Caching سؤال‌ها و پاسخ‌های تکراری
• 38. Autoscaling بر اساس CPU، GPU و شاخص‌های سرویس
• 39. Load balancing برای درخواست‌های VQA
• 40. طراحی High Availability
• 41. استقرار Active-Active و Active-Passive در چند منطقه
• 42. طراحی Disaster Recovery
• 43. استخراج دسته‌جمعی پاسخ‌ها با Queue-Based Batch Inference
• 44. استقرار ترکیبی Edge-Cloud برای VQA
• 45. ارزیابی و بهینه‌سازی latency
• 46. بهینه‌سازی throughput و هم‌زمانی درخواست‌ها
• 47. مدیریت حافظه و ظرفیت پردازشی
• 48. مدل‌سازی هزینه‌های محاسباتی و ذخیره‌سازی
• 49. ظرفیت‌سنجی بر اساس ترافیک پیش‌بینی‌شده
• 50. مدیریت dependencyها و قابلیت تکرارپذیری
• 51. Pipeline CI/CD برای آموزش و انتشار مدل‌های VQA
• 52. مدیریت تنظیمات و Secretها
• 53. استقرار Blue-Green و Canary
• 54. آزمایش A/B و ارزیابی نسخه‌های مدل
• 55. Pipeline ارزیابی آفلاین مدل
• 56. ارزیابی آنلاین با Shadow Traffic
• 57. مانیتورینگ latency، throughput و خطای مدل
• 58. استفاده از Logging، Tracing و Metric
• 59. شناسایی Data Drift و Model Drift
• 60. مانیتورینگ کیفیت داده‌های ورودی
• 61. حلقه بازخورد انسانی و Active Learning
• 62. پاسخ به Incidentهای عملیاتی
• 63. اعطاب دسترسی حداقلی با IAM
• 64. رمزنگاری داده در انتقال و ذخیره‌سازی
• 65. حفاظت از حریم خصوصی در تصویر و متن
• 66. امن‌سازی زنجیره تأمین مدل
• 67. رعایت الزامات انطباق و حکمرانی داده
• 68. تولید توضیح‌پذیری و نمایش شواهد بصری پاسخ
• 69. تهیه Model Card و مستندات عملیاتی
• 70. نوشتن Runbook برای عملیات روزانه سرویس VQA
• 71. طراحی و تحلیل یک معماری کامل استقرار VQA در ابر