دوره پیاده‌سازی سرویس‌های هوشمند با KServe در محیط کوبرنتیز: راهنمای عملیاتی استنتاج ابری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سرویس‌های هوشمند با KServe در محیط کوبرنتیز: راهنمای عملیاتی استنتاج ابری

موضوع کلی: رایانش ابری و هوش مصنوعی

موضوع میانی: استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. آشنایی با مفاهیم استنتاج مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
• 2. معماری سیستم‌های استنتاج بدون سرور
• 3. بررسی جایگاه کوبرنتیز در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی پیش‌نیازهای KServe در کلاستر کوبرنتیز
• 5. آشنایی با پروتکل‌های ارتباطی و استانداردهای استنتاج مدل
• 6. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های یادگیری ماشین با KServe
• 7. ساختار فایل‌های تعریف سرویس در KServe
• 8. استقرار مدل‌های ساده با استفاده از Predictorها
• 9. پیکربندی منابع محاسباتی و تعیین محدودیت‌های سخت‌افزاری
• 10. مدیریت حافظه و پردازنده در مدل‌های استنتاجی
• 11. آشنایی با سرویس‌دهنده‌های مدل مانند TorchServe و TensorFlow Serving
• 12. استفاده از Triton Inference Server برای بهینه‌سازی استنتاج
• 13. ایجاد و مدیریت مخازن مدل‌ها در فضای ابری
• 14. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با شبکه کلاستر
• 15. پیکربندی ورود داده به مدل‌ها با استفاده از Ingress
• 16. پیاده‌سازی استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار بر اساس بار کاری
• 17. مفهوم مقیاس‌پذیری تا صفر در معماری‌های بدون سرور
• 18. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 19. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌های استنتاج در کوبرنتیز
• 20. بررسی معیارهای عملکردی مدل در زمان اجرا
• 21. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار مدل (Canary Deployment)
• 22. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در محیط‌های تولیدی
• 23. امن‌سازی ارتباطات بین‌سرویسی در کلاستر
• 24. کنترل دسترسی و احراز هویت در سرویس‌های هوشمند
• 25. بهینه‌سازی تأخیر در پاسخ‌دهی مدل‌ها
• 26. استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری و GPU در کوبرنتیز
• 27. مدیریت صف‌های درخواست در محیط‌های با ترافیک بالا
• 28. بررسی ابزارهای تست بار و استرس روی مدل‌های مستقر شده
• 29. عیب‌یابی خطاهای رایج در استقرار مدل‌های ML
• 30. مستندسازی و نگهداری سرویس‌های هوشمند در محیط ابری
• 31. توسعه خط‌لوله‌های استقرار خودکار برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 32. استفاده از ابزارهای CI/CD در مدیریت مدل‌ها
• 33. مدیریت پیکربندی‌های پیچیده برای استقرار مدل‌های چندگانه
• 34. استفاده از Transformerها برای پیش‌پردازش داده‌ها در سمت سرور
• 35. مقایسه راهکارهای مختلف استقرار در مقیاس بزرگ
• 36. تجزیه و تحلیل هزینه‌های عملیاتی در استقرار ابری
• 37. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای تاب‌آوری سیستم
• 38. ایمن‌سازی داده‌های ورودی و خروجی مدل‌ها
• 39. ارائه مدل‌ها به صورت سرویس‌های RESTful و gRPC
• 40. مدیریت استثناها و مدیریت خطاهای پیش‌بینی
• 41. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازگشت به نسخه پایدار
• 42. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای مدیریت کلاستر
• 43. بهینه‌سازی فرآیند بسته‌بندی مدل‌ها در قالب کانتینر
• 44. بررسی استانداردهای تبادل مدل (ONNX) در KServe
• 45. پیاده‌سازی مدل‌های چندمرحله‌ای و زنجیره‌ای
• 46. مدیریت حافظه کش برای بهبود سرعت استنتاج
• 47. استفاده از تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار سریع‌تر
• 48. ارزیابی نهایی و آماده‌سازی سیستم برای محیط عملیاتی
• 49. اصول نگهداری و به‌روزرسانی سرویس‌های هوشمند در بلندمدت