فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داکر (Docker) در محیط‌های تولیدی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داکر (Docker) در محیط‌های تولیدی

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و رایانش ابری

موضوع میانی: مجازی‌سازی و کانتینری‌سازی در توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مجازی‌سازی و ضرورت کانتینری‌سازی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 2. معماری کانتینرها و تفاوت‌های آن با ماشین‌های مجازی
• 3. نصب و پیکربندی محیط داکر برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی
• 4. ساختار فایل Dockerfile و بهینه‌سازی لایه‌های تصویر برای پایتون
• 5. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌های پایتون در محیط داکر
• 6. کار با تصاویر پایه رسمی برای یادگیری ماشین و علم داده
• 7. ایجاد محیط‌های ایزوله برای کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
• 8. مدیریت متغیرهای محیطی و فایل‌های پیکربندی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 9. کار با Docker Volumes برای مدیریت داده‌های حجیم آموزشی
• 10. شبکه‌بندی در داکر و ارتباط میان سرویس‌های هوش مصنوعی
• 11. استفاده از Docker Compose برای چیدمان میکروسرویس‌های هوش مصنوعی
• 12. بهینه‌سازی حجم تصاویر کانتینر برای استقرار سریع
• 13. استفاده از Multi-stage Builds در پروژه‌های پیچیده یادگیری ماشین
• 14. مدیریت پردازنده گرافیکی (GPU) در کانتینرهای داکر با استفاده از NVIDIA Container Toolkit
• 15. مبانی ثبت و نگهداری تصاویر در Docker Registry
• 16. امن‌سازی تصاویر کانتینر و رعایت استانداردهای امنیتی در تولید
• 17. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری کانتینرهای هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 18. مدیریت لاگ‌ها و خطایابی در کانتینرهای در حال اجرا
• 19. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل‌های هوش مصنوعی بدون توقف سرویس
• 20. آشنایی با ارکستراسیون کانتینرها در مقیاس بزرگ با Kubernetes
• 21. مفاهیم پایه کوبرنتیز برای استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 22. مدیریت منابع محاسباتی و تعیین محدودیت‌های CPU و RAM برای مدل‌ها
• 23. یکپارچه‌سازی خط لوله CI/CD با داکر برای استقرار خودکار مدل‌ها
• 24. تست و اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی درون کانتینر پیش از استقرار
• 25. پیاده‌سازی سرویس‌های استنتاج (Inference) با استفاده از FastAPI و داکر
• 26. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده در کانتینرها
• 27. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل و بازگشت به نسخه قبلی در محیط تولید
• 28. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در سرویس‌های هوش مصنوعی کانتینری
• 29. بهینه‌سازی مصرف حافظه در کانتینرهای استنتاج مدل
• 30. امنیت شبکه و کنترل دسترسی به APIهای هوش مصنوعی
• 31. مستندسازی و مدیریت چرخه حیات کانتینرهای یادگیری ماشین
• 32. پیکربندی محیط‌های عملیاتی برای پروژه‌های پردازش تصویر
• 33. راهکارهای عملیاتی برای استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 34. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل برای اجرا در کانتینرهای سبک
• 35. مدیریت وضعیت (State) در برنامه‌های هوش مصنوعی کانتینری
• 36. راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در محیط‌های داکر
• 37. ارزیابی عملکرد کانتینرها در محیط‌های پردازش ابری
• 38. اصول طراحی کانتینرهای مقیاس‌پذیر برای سامانه‌های هوشمند
• 39. رفع اشکالات رایج در استقرار مدل‌های یادگیری عمیق با داکر
• 40. خلاصه و نقشه‌راه توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی در محیط کانتینری