اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین استقرار و مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از چارچوب BentoML

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

تگ‌ها: BentoML MLOps استقرار مدل هوش مصنوعی پلتفرم مدل های هوش مصنوعی توسعه مدل های یادگیری ماشین عملیاتی سازی مدل مقیاس پذیری هوش مصنوعی مهندسی نرم افزار 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 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 (100 موضوع)

  • 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

📚 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.