کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی و مدیریت پلتفرم‌های هوش مصنوعی مولد بر بستر کوبرنتیز (Kubernetes) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی و مدیریت پلتفرم‌های هوش مصنوعی مولد بر بستر کوبرنتیز (Kubernetes)

موضوع کلی: علوم و مهندسی رایانه

موضوع میانی: رایانش ابری و زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری ریزسرویس‌ها
• 2. آشنایی با مفاهیم و معماری کوبرنتیز در مقیاس سازمانی
• 3. نصب و پیکربندی کلاستر کوبرنتیز با رعایت اصول امنیتی
• 4. مدیریت منابع و زمان‌بندی پردازش‌ها در کوبرنتیز
• 5. آشنایی با مدل‌های هوش مصنوعی مولد و نیازمندی‌های سخت‌افزاری
• 6. مفاهیم اولیه کانتینری‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. پیکربندی درایورهای GPU برای کانتینرها در کوبرنتیز
• 8. مدیریت حافظه و ذخیره‌سازی برای داده‌های حجیم هوش مصنوعی
• 9. معماری پلتفرم‌های توزیع‌شده برای آموزش مدل‌های زبانی
• 10. استفاده از Helm برای مدیریت پکیج‌های هوش مصنوعی
• 11. کاربرد اپراتورهای کوبرنتیز در مدیریت چرخه حیات مدل‌ها
• 12. پیاده‌سازی سرویس‌های استنتاج مدل با استفاده از KServe
• 13. مدیریت مقیاس‌پذیری خودکار با استفاده از KEDA
• 14. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری پلتفرم‌های هوش مصنوعی با Prometheus
• 15. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها در محیط‌های توزیع‌شده با EFK
• 16. امنیت در کلاستر کوبرنتیز و کنترل دسترسی مبتنی بر نقش
• 17. ایمن‌سازی ارتباطات در شبکه داخلی با استفاده از Service Mesh
• 18. استراتژی‌های استقرار مدل‌های هوش مصنوعی با رویکرد Canary و Blue-Green
• 19. مدیریت تنظیمات و اسرار سیستم با استفاده از ConfigMaps و Secrets
• 20. بهینه‌سازی مصرف منابع در کلاسترهای هوش مصنوعی
• 21. آشنایی با جریان‌های کاری MLOps و ادغام آن با کوبرنتیز
• 22. استفاده از Kubeflow برای مدیریت خط لوله یادگیری ماشین
• 23. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مدل با استفاده از S3-compatible Storage
• 24. ارکستراسیون پردازش‌های سنگین داده با Spark در کوبرنتیز
• 25. پیاده‌سازی محیط‌های توسعه تعاملی با استفاده از JupyterHub
• 26. مدیریت هزینه‌ها و تخصیص منابع در محیط‌های ابری
• 27. تست و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط استیجینگ
• 28. استقرار مدل‌های مولد در محیط‌های تولیدی با رعایت پایداری
• 29. مدیریت خطاهای رایج در پلتفرم‌های هوش مصنوعی
• 30. به‌روزرسانی و نگهداری کلاسترهای کوبرنتیز بدون وقفه در سرویس
• 31. تأمین امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 32. آشنایی با محیط‌های چند ابری و استراتژی‌های مهاجرت
• 33. بهینه‌سازی تأخیر در سرویس‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی
• 34. مدیریت ترافیک ورودی با استفاده از Ingress Controllers
• 35. تکنیک‌های فشرده‌سازی و بهینه‌سازی مدل‌ها برای اجرای سریع‌تر
• 36. استفاده از محیط‌های ایزوله برای تست مدل‌های جدید
• 37. خودکارسازی فرآیند CI/CD برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 38. مانیتورینگ سلامت مدل‌ها در زمان اجرا
• 39. مستندسازی و استانداردهای گزارش‌دهی در پروژه‌های هوش مصنوعی