کتاب راهکارهای نوین افزایش بهره‌وری در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از فناوری WebAssembly در بستر کوبرنتیز با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 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 (100 موضوع)

  • 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
تگ‌ها: AI Deployment Kubernetes WebAssembly بهینه‌سازی استقرار رایانش ابری زیرساخت فناوری اطلاعات کوبرنتیز مدیریت کلاستر هوش مصنوعی وب‌اسمبلی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.