اکسپرس 24
کتاب استقرار مقیاس‌پذیر و بهینه مدل‌های VQA در زیرساخت ابری

کتاب استقرار مقیاس‌پذیر و بهینه مدل‌های VQA در زیرساخت ابری

تگ‌ها: Autoscaling Cloud AI GPU ابری Kubernetes MLOps Observability Quantization VQA VQA Deployment VQA Models استقرار مدل بهینه‌سازی مدل مدل‌سرور مدل‌های پاسخ به پرسش تصویری هوش مصنوعی چندوجهی

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 استقرار مقیاس‌پذیر و بهینه مدل‌های VQA در زیرساخت ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های چندوجهی

موضوع میانی: استقرار عملیاتی مدل‌های پاسخ به پرسش تصویری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفهوم VQA و خروجی‌های طبقه‌بندی و تولیدی
  • 2. جریان کامل پایپ‌لاین VQA از ورودی تا پاسخ
  • 3. انتخاب معماری مناسب برای مدل‌های VQA
  • 4. نقش visual encoders مبتنی بر CNN و Vision Transformer
  • 5. نقش language encoders و decoderها در VQA
  • 6. راهبردهای fusion زودهنگام، دیررس و attention
  • 7. مدل‌های چندوجهی پیش‌آموزش‌دیده برای VQA
  • 8. خانواده داده‌های VQA و ساختار annotation
  • 9. پاک‌سازی تصویر و متن در داده‌های VQA
  • 10. نرمال‌سازی سؤال و پاسخ در مجموعه‌داده‌ها
  • 11. طراحی train، validation و test split بدون نشت داده
  • 12. ارزیابی accuracy و VQA Confidence Error
  • 13. سنجش robustness، uncertainty و calibration
  • 14. تحلیل خطا برای یافتن شکست‌های مدل
  • 15. Fine-tuning مدل‌های چندوجهی
  • 16. Transfer learning و تطبیق مدل با حوزه هدف
  • 17. کنترل dataset bias و بهبود generalization
  • 18. طراحی batch آموزشی و distributed training
  • 19. دسته‌بندی workloadهای real-time، interactive و batch
  • 20. تعیین SLO، SLA و ظرفیت موردنیاز
  • 21. طراحی cloud reference architecture برای VQA
  • 22. انتخاب CPU، GPU و accelerator مناسب
  • 23. مقایسه Managed GPU و Serverless Inference
  • 24. ذخیره‌سازی تصویر و مدل در Object Storage
  • 25. مدیریت Model Registry و نسخه‌بندی مدل
  • 26. طراحی VPC، شبکه و Ingress
  • 27. بسته‌سازی مدل با Container
  • 28. استقرار مدل در Kubernetes
  • 29. تخصیص و scheduling GPU در Kubernetes
  • 30. انتخاب چارچوب serving مدل
  • 31. بهینه‌سازی inference با batching
  • 32. Dynamic batching و adaptive batching
  • 33. بهینه‌سازی مصرف حافظه در حین اجرای مدل
  • 34. Quantization برای کاهش هزینه و افزایش سرعت
  • 35. Pruning ساختاری و نامنظم مدل
  • 36. Distillation مدل‌های چندوجهی
  • 37. Caching سؤال‌ها و پاسخ‌های تکراری
  • 38. Autoscaling بر اساس CPU، GPU و شاخص‌های سرویس
  • 39. Load balancing برای درخواست‌های VQA
  • 40. طراحی High Availability
  • 41. استقرار Active-Active و Active-Passive در چند منطقه
  • 42. طراحی Disaster Recovery
  • 43. استخراج دسته‌جمعی پاسخ‌ها با Queue-Based Batch Inference
  • 44. استقرار ترکیبی Edge-Cloud برای VQA
  • 45. ارزیابی و بهینه‌سازی latency
  • 46. بهینه‌سازی throughput و هم‌زمانی درخواست‌ها
  • 47. مدیریت حافظه و ظرفیت پردازشی
  • 48. مدل‌سازی هزینه‌های محاسباتی و ذخیره‌سازی
  • 49. ظرفیت‌سنجی بر اساس ترافیک پیش‌بینی‌شده
  • 50. مدیریت dependencyها و قابلیت تکرارپذیری
  • 51. Pipeline CI/CD برای آموزش و انتشار مدل‌های VQA
  • 52. مدیریت تنظیمات و Secretها
  • 53. استقرار Blue-Green و Canary
  • 54. آزمایش A/B و ارزیابی نسخه‌های مدل
  • 55. Pipeline ارزیابی آفلاین مدل
  • 56. ارزیابی آنلاین با Shadow Traffic
  • 57. مانیتورینگ latency، throughput و خطای مدل
  • 58. استفاده از Logging، Tracing و Metric
  • 59. شناسایی Data Drift و Model Drift
  • 60. مانیتورینگ کیفیت داده‌های ورودی
  • 61. حلقه بازخورد انسانی و Active Learning
  • 62. پاسخ به Incidentهای عملیاتی
  • 63. اعطاب دسترسی حداقلی با IAM
  • 64. رمزنگاری داده در انتقال و ذخیره‌سازی
  • 65. حفاظت از حریم خصوصی در تصویر و متن
  • 66. امن‌سازی زنجیره تأمین مدل
  • 67. رعایت الزامات انطباق و حکمرانی داده
  • 68. تولید توضیح‌پذیری و نمایش شواهد بصری پاسخ
  • 69. تهیه Model Card و مستندات عملیاتی
  • 70. نوشتن Runbook برای عملیات روزانه سرویس VQA
  • 71. طراحی و تحلیل یک معماری کامل استقرار VQA در ابر

📚 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.