اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از داکر (Docker) در محیط‌های تولیدی

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

تگ‌ها: Docker for AI استقرار مدل داکر داکر در هوش مصنوعی رایانش ابری عملیاتی‌سازی مدل کانتینری‌سازی مهندسی نرم‌افزار 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 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 (100 موضوع)

  • 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

📚 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.