دوره دیپلوی و مانیتورینگ مدل‌های ML همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره دیپلوی و مانیتورینگ مدل‌های ML

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و ارکستراسیون گردش کار هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و آماده‌سازی داده‌ها
• 2. معرفی ابزارهای دیپلوی مدل
• 3. مفاهیم پایه‌ای Docker و Containerization
• 4. ساخت ایمیج Docker برای مدل‌های ML
• 5. مدیریت نسخه‌های مدل با Git
• 6. استفاده از پلتفرم‌های ابری برای دیپلوی
• 7. دیپلوی مدل با استفاده از Flask
• 8. دیپلوی مدل با استفاده از FastAPI
• 9. مقایسه Flask و FastAPI برای دیپلوی
• 10. معرفی Kubernetes و مفاهیم آن
• 11. دیپلوی مدل با استفاده از Kubernetes
• 12. مانیتورینگ عملکرد مدل در Kubernetes
• 13. مقیاس‌پذیری مدل‌های دیپلوی شده
• 14. جمع‌آوری لاگ‌ها و متریک‌ها
• 15. ابزارهای مانیتورینگ مدل (Prometheus, Grafana)
• 16. مانیتورینگ سلامت مدل (Model Health Monitoring)
• 17. تشخیص و رفع مشکلات دیپلوی
• 18. امنیت در دیپلوی مدل‌های ML
• 19. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 20. استفاده از API Gateway
• 21. معماری میکروسرویس‌ها برای ML
• 22. تست مدل‌های دیپلوی شده (A/B Testing)
• 23. معرفی CI/CD برای مدل‌های ML
• 24. اتوماتیک‌سازی فرآیند دیپلوی
• 25. مدیریت پیکربندی مدل
• 26. استفاده از Feature Store
• 27. مانیتورینگ Drift داده‌ها
• 28. مانیتورینگ Drift مدل
• 29. بهینه‌سازی عملکرد مدل در محیط Production
• 30. مدیریت هزینه در دیپلوی مدل‌های ابری
• 31. استفاده از Serverless Computing برای دیپلوی
• 32. دیپلوی مدل‌های ML روی Edge Devices
• 33. معرفی TensorFlow Serving
• 34. دیپلوی مدل با استفاده از TensorFlow Serving
• 35. معرفی ONNX Runtime
• 36. تبدیل مدل به ONNX و دیپلوی
• 37. استفاده از MLflow برای مدیریت چرخه حیات مدل
• 38. مدیریت Metadata مدل
• 39. پیاده‌سازی Shadow Deployment
• 40. استفاده از Canary Deployment
• 41. بهبود قابلیت اطمینان مدل
• 42. مانیتورینگ مصرف منابع سیستم
• 43. استفاده از ابزارهای Profiling
• 44. مقایسه روش‌های مختلف دیپلوی
• 45. بهینه‌سازی حافظه مصرفی مدل