فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع عملیاتی‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری با استفاده از Cloud Run

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع عملیاتی‌سازی و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری با استفاده از Cloud Run

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: رایانش ابری و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در توسعه هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با معماری سرویس‌های ابری گوگل و سرویس Cloud Run
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. ساختار کانتینرها و نقش داکر در بسته‌بندی مدل‌های یادگیری ماشین
• 5. اصول طراحی میکروسرویس‌ها برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 6. آماده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای استقرار در محیط ابری
• 7. تبدیل مدل‌های پایتون به سرویس‌های وب با استفاده از Flask و FastAPI
• 8. ایجاد فایل Dockerfile بهینه برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 9. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌های هوش مصنوعی در کانتینرها
• 10. آشنایی با مفاهیم ایمیج‌های کانتینر و رجیستری‌های ابری
• 11. ارسال ایمیج مدل به Google Artifact Registry
• 12. استقرار اولین مدل هوش مصنوعی در محیط Cloud Run
• 13. پیکربندی پارامترهای محیطی و متغیرهای حساس در Cloud Run
• 14. مدیریت حافظه و پردازنده برای مدل‌های سنگین هوش مصنوعی
• 15. مفهوم مقیاس‌پذیری خودکار در Cloud Run برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. استفاده از سیستم‌های صف و پردازش غیرهمزمان در مدل‌های ابری
• 17. بهینه‌سازی زمان پاسخ‌دهی یا Latency در سرویس‌های هوش مصنوعی
• 18. بررسی روش‌های احراز هویت و امنیت در سرویس‌های ابری
• 19. مدیریت دسترسی‌ها با استفاده از Identity and Access Management
• 20. پایش و مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی با Cloud Logging
• 21. تحلیل خطاها و رفع اشکالات مدل‌های مستقر شده
• 22. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل بدون قطعی سرویس
• 23. پیاده‌سازی سیستم‌های تست و استقرار خودکار یا CI/CD
• 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با پایگاه‌های داده ابری
• 25. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در محیط‌های ابری
• 26. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری در محیط ابری
• 27. امن‌سازی ارتباطات بین سرویس‌های هوش مصنوعی
• 28. تکنیک‌های کشینگ برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی مدل
• 29. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در محیط تولید
• 30. ارزیابی عملکرد مدل در مقیاس‌های بزرگ
• 31. ایمنی و رعایت ملاحظات اخلاقی در استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 32. اصول نگهداری و پشتیبانی از سرویس‌های ابری هوش مصنوعی