اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی سرویس‌های هوشمند با KServe در محیط کوبرنتیز: راهنمای عملیاتی استنتاج ابری

کتاب پیاده‌سازی سرویس‌های هوشمند با KServe در محیط کوبرنتیز: راهنمای عملیاتی استنتاج ابری

تگ‌ها: KServe Kubernetes استنتاج مدل رایانش ابری زیرساخت ابری کوبرنتیز کِی‌سرو مدل‌های یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سرویس‌های هوشمند با KServe در محیط کوبرنتیز: راهنمای عملیاتی استنتاج ابری

موضوع کلی: رایانش ابری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با مفاهیم استنتاج مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
  • 2. معماری سیستم‌های استنتاج بدون سرور
  • 3. بررسی جایگاه کوبرنتیز در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 4. نصب و راه‌اندازی پیش‌نیازهای KServe در کلاستر کوبرنتیز
  • 5. آشنایی با پروتکل‌های ارتباطی و استانداردهای استنتاج مدل
  • 6. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های یادگیری ماشین با KServe
  • 7. ساختار فایل‌های تعریف سرویس در KServe
  • 8. استقرار مدل‌های ساده با استفاده از Predictorها
  • 9. پیکربندی منابع محاسباتی و تعیین محدودیت‌های سخت‌افزاری
  • 10. مدیریت حافظه و پردازنده در مدل‌های استنتاجی
  • 11. آشنایی با سرویس‌دهنده‌های مدل مانند TorchServe و TensorFlow Serving
  • 12. استفاده از Triton Inference Server برای بهینه‌سازی استنتاج
  • 13. ایجاد و مدیریت مخازن مدل‌ها در فضای ابری
  • 14. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با شبکه کلاستر
  • 15. پیکربندی ورود داده به مدل‌ها با استفاده از Ingress
  • 16. پیاده‌سازی استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار بر اساس بار کاری
  • 17. مفهوم مقیاس‌پذیری تا صفر در معماری‌های بدون سرور
  • 18. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 19. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌های استنتاج در کوبرنتیز
  • 20. بررسی معیارهای عملکردی مدل در زمان اجرا
  • 21. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار مدل (Canary Deployment)
  • 22. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در محیط‌های تولیدی
  • 23. امن‌سازی ارتباطات بین‌سرویسی در کلاستر
  • 24. کنترل دسترسی و احراز هویت در سرویس‌های هوشمند
  • 25. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی مدل‌ها
  • 26. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری و GPU در کوبرنتیز
  • 27. مدیریت صف‌های درخواست در محیط‌های با ترافیک بالا
  • 28. بررسی ابزارهای تست بار و استرس روی مدل‌های مستقر شده
  • 29. عیب‌یابی خطاهای رایج در استقرار مدل‌های ML
  • 30. مستندسازی و نگهداری سرویس‌های هوشمند در محیط ابری
  • 31. توسعه خط‌لوله‌های استقرار خودکار برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 32. استفاده از ابزارهای CI/CD در مدیریت مدل‌ها
  • 33. مدیریت پیکربندی‌های پیچیده برای استقرار مدل‌های چندگانه
  • 34. استفاده از Transformerها برای پیش‌پردازش داده‌ها در سمت سرور
  • 35. مقایسه راهکارهای مختلف استقرار در مقیاس بزرگ
  • 36. تجزیه و تحلیل هزینه‌های عملیاتی در استقرار ابری
  • 37. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای تاب‌آوری سیستم
  • 38. ایمن‌سازی داده‌های ورودی و خروجی مدل‌ها
  • 39. ارائه مدل‌ها به صورت سرویس‌های RESTful و gRPC
  • 40. مدیریت استثناها و مدیریت خطاهای پیش‌بینی
  • 41. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازگشت به نسخه پایدار
  • 42. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای مدیریت کلاستر
  • 43. بهینه‌سازی فرآیند بسته‌بندی مدل‌ها در قالب کانتینر
  • 44. بررسی استانداردهای تبادل مدل (ONNX) در KServe
  • 45. پیاده‌سازی مدل‌های چندمرحله‌ای و زنجیره‌ای
  • 46. مدیریت حافظه کش برای بهبود سرعت استنتاج
  • 47. استفاده از تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار سریع‌تر
  • 48. ارزیابی نهایی و آماده‌سازی سیستم برای محیط عملیاتی
  • 49. اصول نگهداری و به‌روزرسانی سرویس‌های هوشمند در بلندمدت

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.