در دنیای امروز، ساخت یک مدل یادگیری ماشین تنها نیمی از مسیر موفقیت است. آنچه واقعاً ارزشمند می‌کند، استقرار مدل در محیط تولید با قابلیت مقیاس‌پذیری، اطمینان از پایداری و پاسخگویی سریع است. دوره «استقرار مدل یادگیری ماشین در محیط تولید با FastAPI و Docker 2024» به شما کمک می‌کند تا از مرحله تحقیق و توسعه فراتر رفته و مدل‌های خود را به یک سرویس واقعی با استانداردهای صنعتی تبدیل کنید.

• ایجاد APIهای قدرتمند با FastAPI برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• کانتینریزه کردن برنامه‌ها با Docker و بهینه‌سازی تصاویر
• به کارگیری Docker Compose برای مدیریت چند سرویس به صورت همزمان
• مدیریت محیط‌های مجزا با Environments & Secrets
• اتصال مدل به پایگاه‌های داده و ابزارهای مانیتورینگ ساده
• بهبود سرعت پاسخگویی و کاهش زمان راه‌اندازی (Latency & Startup Time)
• استقرار در سرورهای ابری و سرویس‌های CI/CD ساده

• آشنایی پایه با زبان Python
• دانش اولیه در زمینه Machine Learning و مفاهیم مدل‌سازی
• آشنایی با خط فرمان (Command Line) و محیط ترمینال
• آشنایی مقدماتی با Docker (اختیاری اما توصیه شده)
• آشنایی با مفاهیم API و درخواست‌های HTTP

شرکت در این دوره شما را قادر می‌سازد تا:

• یک مدل تحقیقاتی را به یک سرویس آماده تولید تبدیل کنید.
• ریسک‌های محیط تولید را با نگاهی عملی درک و کنترل کنید.
• به سادگی بتوانید پروژه خود را بین تیم‌های مختلف انتقال دهید.
• با اجرای Unit Test و Integration Test از پایداری سرویس اطمینان حاصل کنید.
• با ابزارهای متداول استقرار همچون Docker Hub و GitHub Actions آشنا شوید.

• بخش ۱: مقدمه بر FastAPI و آشنایی با ساختار پروژه
  • نصب و راه‌اندازی
  • تعریف مسیرها و پارامترها
• بخش ۲: آماده‌سازی مدل یادگیری ماشین
  • ذخیره‌سازی مدل در قالب Pickle یا ONNX
  • بارگذاری و پردازش ورودی‌ها
• بخش ۳: کانتینریزه کردن با Docker
  • نوشتن Dockerfile بهینه
  • مدیریت لایه‌ها (Layers) برای کاهش حجم
• بخش ۴: ترکیب چند سرویس با Docker Compose
  • راه‌اندازی پایگاه داده و Redis
  • شبکه‌بندی بین کانتینرها
• بخش ۵: پیاده‌سازی CI/CD ساده
  • تحویل خودکار به Docker Hub
  • راه‌اندازی تست و استقرار در سرور ابری
• بخش ۶: مانیتورینگ و بهینه‌سازی
  • افزودن آمار پاسخگویی با Prometheus و Grafana
  • بهبود سرعت و کم کردن مصرف منابع

در طول دوره، چند پروژه واقعی زیر به‌عنوان مثال پیاده‌سازی می‌شوند:

• سیستم پیش‌بینی قیمت مسکن با مدل رگرسیون خطی: کاربران ورودی‌های متنوع را ارسال و پاسخ دریافتی را مشاهده می‌کنند.
• ارسال درخواست دسته‌بندی تصاویر (CNN) از طریق API و دریافت خروجی کلاس‌بندی شده.
• مدیریت جریان کاری Batch Inference: اجرای زمان‌بندی شده برای پردازش دسته‌ای داده‌ها.

تمام این نمونه‌ها شامل کد کامنت‌گذاری شده، فایل‌های پیکربندی Docker و مستندات کوتاه برای توسعه‌ بیشتر است.

اگر به دنبال گامی فراسوی توسعه مدل‌های یادگیری ماشین هستید و می‌خواهید آن‌ها را در محیط تولید به‌صورت حرفه‌ای و قابل اعتماد اجرا کنید، این دوره بهترین گزینه است. در پایان دوره قادر خواهید بود تا با استفاده از FastAPI و Docker یک سرویس مقیاس‌پذیر، امن و با عملکرد بالا ایجاد کنید. قدم بعدی شما می‌تواند راه‌اندازی مدل‌های تولیدی در سرورهای ابری و ارتباط با تیم‌های DevOps برای توسعه مستمر باشد.