اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با Ray Serve بر روی زیرساخت کوبرنتیز

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

تگ‌ها: Kubernetes MLOps Ray Serve پردازش توزیع‌شده رای سِرو زیرساخت مقیاس‌پذیر کوبرنتیز محاسبات ابری مدل‌های یادگیری ماشین هوش مصنوعی

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 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 (100 موضوع)

  • 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

📚 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.