فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای نوین استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از چارچوب BentoML

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از چارچوب BentoML

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در چرخه‌حیات هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مفاهیم MLOps و ضرورت استقرار مدل‌ها
• 3. معرفی چارچوب BentoML و جایگاه آن در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های BentoML
• 5. ساختار پروژه‌ها در BentoML و درک مؤلفه‌های اصلی
• 6. آماده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای استقرار
• 7. استفاده از BentoML Service برای تعریف نقاط دسترسی
• 8. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌بندی مدل‌ها با BentoML
• 9. توسعه سرویس‌های استنتاجی با پایتون
• 10. کار با Runnerها برای بهینه‌سازی اجرای مدل
• 11. پیاده‌سازی پردازش‌های پیش‌پردازش و پس‌پردازش داده‌ها
• 12. استفاده از APIهای REST برای تعامل با مدل
• 13. ارائه خروجی‌های مدل با فرمت JSON در سرویس‌های BentoML
• 14. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در BentoML Model Store
• 15. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
• 16. استفاده از BentoML برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 17. یکپارچه‌سازی مدل‌های Scikit-learn با BentoML
• 18. یکپارچه‌سازی مدل‌های PyTorch با BentoML
• 19. یکپارچه‌سازی مدل‌های TensorFlow با BentoML
• 20. بهینه‌سازی عملکرد استنتاج با استفاده از Batching
• 21. تنظیمات پیکربندی سرویس‌ها در فایل bentofile.yaml
• 22. ساخت تصاویر کانتینر (Docker) برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. آشنایی با مفاهیم کانتینری‌سازی و داکر در استقرار مدل
• 24. استفاده از BentoML برای استقرار در محیط‌های ابری بومی
• 25. مبانی مقیاس‌پذیری افقی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 26. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری سرویس‌های مدل با ابزارهای استاندارد
• 27. ثبت لاگ‌ها و ردیابی درخواست‌ها در سرویس‌های استقراری
• 28. مدیریت خطاها و پایداری سرویس‌های مدل
• 29. تست واحد (Unit Testing) برای سرویس‌های یادگیری ماشین
• 30. تست‌های یکپارچه‌سازی برای اطمینان از صحت خروجی مدل
• 31. امنیت در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی مطابق با استانداردهای داخلی
• 32. کنترل دسترسی و احراز هویت در سرویس‌های BentoML
• 33. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در زمان استنتاج
• 34. آشنایی با استقرار در محیط‌های Kubernetes
• 35. مدیریت منابع در کلاستر کوبرنتیز برای مدل‌های سنگین
• 36. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی مدل
• 37. مانیتورینگ کارایی مدل پس از استقرار
• 38. شناسایی و مقابله با انحراف داده‌ها (Data Drift)
• 39. مستندسازی خودکار APIها با استفاده از Swagger
• 40. شخصی‌سازی رابط‌های کاربری برای تعامل با سرویس مدل
• 41. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی سرویس‌های هوش مصنوعی
• 42. بررسی چالش‌های عملیاتی در مقیاس‌های بزرگ
• 43. ارائه راهکارهای پشتیبان‌گیری از مدل‌های مستقر شده
• 44. توسعه خط‌لوله‌های CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 45. خودکارسازی فرآیند انتشار مدل با ابزارهای یکپارچه‌ساز
• 46. مدیریت چرخه‌حیات مدل از آموزش تا استقرار عملیاتی
• 47. بهترین تجارب در نگهداری و بروزرسانی مدل‌ها در محیط تولید
• 48. ارزیابی نهایی و امنیت زیرساخت‌های هوش مصنوعی در ایران