اکسپرس 24
کتاب ساخت خطوط لولهٔ یادگیری ماشین با Kubeflow و Docker

کتاب ساخت خطوط لولهٔ یادگیری ماشین با Kubeflow و Docker

تگ‌ها: CI/CD Data Science DevOps Docker Kubeflow Kubernetes Machine Learning MLOps آموزش مدل استقرار مدل پایتون خط لوله کانتینری‌سازی 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 ساخت خطوط لولهٔ یادگیری ماشین با Kubeflow و Docker

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر MLOps و چالش‌های توسعه مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. معماری یک خط لولهٔ MLOps
  • 3. Docker برای MLOps: بسته‌بندی و کانتینری‌سازی مدل‌ها
  • 4. ساخت تصاویر Docker برای اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین
  • 5. آشنایی با Kubeflow: پلتفرم MLOps متن‌باز
  • 6. نصب و پیکربندی Kubeflow در Kubernetes
  • 7. مفاهیم کلیدی Kubeflow: Pipelines، Katib، KFServing
  • 8. ایجاد اولین خط لولهٔ Kubeflow ساده
  • 9. نوشتن کامپوننت‌های سفارشی Kubeflow Pipeline با استفاده از Python SDK
  • 10. مدیریت داده در Kubeflow Pipelines
  • 11. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در خط لوله
  • 12. انتخاب مدل و آموزش مدل در Kubeflow Pipelines
  • 13. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل در خط لوله
  • 14. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با Kubeflow Katib
  • 15. استقرار مدل با Kubeflow KFServing
  • 16. مانیتورینگ و لاگینگ مدل‌های مستقر شده
  • 17. مقیاس‌پذیری و مدیریت منابع در Kubeflow
  • 18. امنیت خطوط لولهٔ Kubeflow
  • 19. استفاده از Kubeflow Volumes برای اشتراک‌گذاری داده‌ها
  • 20. اتوماسیون آموزش مدل با Kubeflow
  • 21. CI/CD برای مدل‌های یادگیری ماشین با Kubeflow
  • 22. ادغام Kubeflow با ابزارهای GitOps
  • 23. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 24. استفاده از Metadata Tracking در Kubeflow
  • 25. نوشتن تست‌های واحد و یکپارچگی برای خطوط لوله
  • 26. عیب‌یابی و رفع اشکال خطوط لوله
  • 27. بهبود عملکرد خطوط لوله
  • 28. استفاده از Kubeflow برای پردازش داده‌های جریانی
  • 29. Kubeflow در محیط‌های ابری (AWS, GCP, Azure)
  • 30. استفاده از Kubeflow برای یادگیری تقویتی
  • 31. بهینه‌سازی مصرف هزینه در Kubeflow
  • 32. معرفی Kubeflow Fairing
  • 33. استفاده از Kubeflow برای مدل‌های بزرگ
  • 34. بهینه‌سازی خطوط لوله برای حجم داده های بالا
  • 35. استفاده از پیش‌پردازنده‌های داده در Kubeflow
  • 36. مدیریت وابستگی‌ها در خطوط لوله
  • 37. استفاده از Docker Compose برای توسعه محلی
  • 38. استفاده از Minikube برای توسعه محلی
  • 39. معرفی ابزارهای مانیتورینگ Kubeflow
  • 40. ادغام Kubeflow با سیستم‌های هشداردهی
  • 41. پیاده‌سازی خطوط لولهٔ MLOps در مقیاس بزرگ
  • 42. بهبود قابلیت اطمینان خطوط لوله
  • 43. استفاده از Kubeflow برای مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 44. استقرار مدل‌های LLM با Kubeflow
  • 45. استفاده از Kubeflow برای بینایی کامپیوتر
  • 46. استفاده از Kubeflow برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 47. استفاده از Kubeflow برای داده‌های سری زمانی
  • 48. Kubeflow و Data Science Workbench
  • 49. تبدیل مدل‌های TensorFlow به خطوط لوله Kubeflow
  • 50. تبدیل مدل‌های PyTorch به خطوط لوله Kubeflow
  • 51. بهینه‌سازی خطوط لوله برای کاهش زمان اجرا
  • 52. استفاده از کشینگ در Kubeflow Pipelines
  • 53. مدیریت پیکربندی خطوط لوله
  • 54. استفاده از Secrets در Kubeflow Pipelines
  • 55. استفاده از ConfigMaps در Kubeflow Pipelines
  • 56. استفاده از Artifacts در Kubeflow Pipelines

📚 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.