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
🎓 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.