اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی راهکارهای عملیاتیسازی و مدیریت مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) در بستر کوبرنتیز (Kubernetes)
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتیسازی و مدیریت مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) در بستر کوبرنتیز (Kubernetes)
موضوع کلی: علوم رایانه و فناوریهای نوین
موضوع میانی: هوش مصنوعی و زیرساختهای رایانش ابری
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدلهای زبانی بزرگ
- 2. نقش کوبرنتیز در مدیریت چرخه حیات مدلهای هوش مصنوعی
- 3. معماری سیستمهای استنتاج توزیعشده
- 4. آشنایی با محیط عملیاتی KServe و پیشنیازهای آن
- 5. نصب و راهاندازی کلاستر کوبرنتیز برای کاربردهای هوش مصنوعی
- 6. مدیریت منابع محاسباتی و تخصیص GPU در کوبرنتیز
- 7. کانتینریسازی مدلهای یادگیری ماشین با استانداردهای Docker
- 8. استفاده از فرمتهای بهینه برای مدلهای زبانی مانند ONNX و TensorRT
- 9. پیکربندی سرویسدهندههای مدل (Model Servers) در KServe
- 10. استقرار مدلهای زبانی بزرگ با استفاده از ابزار InferenceService
- 11. مدیریت حافظه و بهینهسازی بارگذاری مدلهای سنگین
- 12. پیادهسازی استراتژیهای مقیاسپذیری خودکار (Auto-scaling) بر اساس ترافیک
- 13. مدیریت ترافیک و توزیع بار در مدلهای استنتاجی
- 14. کنترل دسترسی و احراز هویت در سرویسهای مستقر شده
- 15. مانیتورینگ و مشاهدهپذیری مدلها با ابزارهای Prometheus و Grafana
- 16. تحلیل لاگها و عیبیابی سرویسهای هوش مصنوعی در کوبرنتیز
- 17. مدیریت نسخهگذاری مدلها (Model Versioning) در محیط عملیاتی
- 18. پیادهسازی استراتژیهای استقرار تدریجی و Canary Deployment
- 19. مدیریت ذخیرهسازی دادهها و مدلها با استفاده از Persistent Volumes
- 20. بهینهسازی تأخیر (Latency) در پاسخدهی مدلهای زبانی
- 21. استفاده از حافظههای کش برای افزایش سرعت استنتاج
- 22. مدیریت چرخههای بازآموزی و بروزرسانی مدلها در کلاستر
- 23. یکپارچهسازی مدلهای زبانی با خط لولههای CI/CD
- 24. مستندسازی و مدیریت پیکربندیهای محیط عملیاتی
- 25. بهترین تجارب در نگهداری و پشتیبانی از سرویسهای هوش مصنوعی
- 26. مقیاسپذیری زیرساخت در محیطهای ابری بومی (Cloud-Native)
- 27. بررسی چالشهای عملیاتی در مقیاسهای بزرگ
- 28. ایمنسازی ارتباطات بینسرویسی با استفاده از Service Mesh
- 29. مدیریت هزینههای زیرساختی و بهینهسازی مصرف منابع
- 30. اصول اخلاقی و ضوابط حاکم بر استفاده از هوش مصنوعی در محیطهای سازمانی
- 31. مطالعه موردی: استقرار یک دستیار هوشمند سازمانی در بستر کوبرنتیز
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.