فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با Ray Serve بر روی زیرساخت کوبرنتیز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با Ray Serve بر روی زیرساخت کوبرنتیز

موضوع کلی: علوم و مهندسی رایانه

موضوع میانی: محاسبات ابری و زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم پایه محاسبات ابری و معماری توزیع‌شده
• 2. نقش چارچوب Ray در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 3. مقایسه Ray Serve با سایر ابزارهای سرویس‌دهی مدل
• 4. نصب و راه‌اندازی اولیه Ray در محیط‌های محلی
• 5. معماری کلاستر Ray و مدیریت منابع در محیط‌های توزیع‌شده
• 6. آشنایی با مفاهیم پایه کوبرنتیز برای استقرار سرویس‌های هوش مصنوعی
• 7. نصب و تنظیمات اولیه اپراتور KubeRay برای مدیریت کلاستر
• 8. ایجاد و پیکربندی کلاستر Ray بر روی کوبرنتیز
• 9. مدیریت حافظه و منابع CPU در Ray Serve
• 10. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در Ray Serve
• 11. طراحی گراف‌های استنتاج (Inference Graphs) در Ray Serve
• 12. مدیریت درخواست‌های همزمان و صف‌بندی در Ray Serve
• 13. استفاده از Ray Serve برای مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 14. بهینه‌سازی تأخیر در سرویس‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی
• 15. مکانیزم‌های مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) در Ray Serve
• 16. استفاده از مدل‌های چندگانه در یک کلاستر واحد
• 17. مدیریت نسخه‌بندی و به‌روزرسانی مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 18. پیاده‌سازی سیستم‌های احراز هویت و امنیت در سرویس‌های Ray
• 19. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری کلاستر با استفاده از Prometheus و Grafana
• 20. تحلیل لاگ‌ها و عیب‌یابی در محیط‌های توزیع‌شده Ray
• 21. استفاده از Ray Dashboard برای پایش وضعیت کلاستر
• 22. پیکربندی ذخیره‌سازی داده‌های حجیم برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 23. استفاده از درایورهای GPU در کوبرنتیز برای شتاب‌دهی استنتاج
• 24. مدیریت خطاها و پایداری سرویس در شرایط بار سنگین
• 25. بهینه‌سازی مصرف منابع در کلاسترهای ابری
• 26. استقرار مدل‌های مبتنی بر PyTorch با استفاده از Ray Serve
• 27. استقرار مدل‌های مبتنی بر TensorFlow با استفاده از Ray Serve
• 28. استفاده از ابزارهای CI/CD برای استقرار خودکار مدل‌ها
• 29. استراتژی‌های تست و اعتبارسنجی مدل در محیط عملیاتی
• 30. مدیریت پیکربندی‌های پویا در محیط کوبرنتیز
• 31. تأمین امنیت شبکه و ارتباطات بین‌سرویسی در Ray Serve
• 32. بهینه‌سازی نرخ پاسخ‌دهی در مقیاس بالا
• 33. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار تدریجی (Canary Deployment)
• 34. مستندسازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 35. پیش‌بینی هزینه‌های زیرساخت ابری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 36. امن‌سازی زیرساخت کوبرنتیز طبق استانداردهای ملی
• 37. راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در کلاسترهای هوش مصنوعی
• 38. بهترین تجربیات در نگهداری و ارتقای کلاسترهای Ray
• 39. بررسی محدودیت‌ها و چالش‌های مقیاس‌پذیری زیرساخت
• 40. آینده‌نگری در توسعه زیرساخت‌های هوش مصنوعی بومی