دوره راهکارهای نوین استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی در محیط کوبرنتیز (Kubernetes) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین استقرار و مدیریت مدل‌های هوش مصنوعی در محیط کوبرنتیز (Kubernetes)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: رایانش ابری و زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های هوش مصنوعی
• 2. آشنایی با مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ و ضرورت استقرار ابری
• 3. معماری کانتینری و نقش داکر در توسعه مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. مفاهیم پایه کوبرنتیز برای مدیریت بار کاری هوش مصنوعی
• 5. بررسی چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های توزیع‌شده
• 6. معرفی کتابخانه vLLM و نقش آن در بهینه‌سازی استنتاج
• 7. نصب و راه‌اندازی کلاستر کوبرنتیز برای پردازش‌های سنگین
• 8. مدیریت منابع سخت‌افزاری و استفاده از GPU در کانتینرها
• 9. پیکربندی درایورهای NVIDIA در محیط کوبرنتیز
• 10. ساخت تصاویر کانتینری بهینه برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 11. استفاده از Dockerfile چندمرحله‌ای برای کاهش حجم ایمیج‌ها
• 12. معرفی ساختار Pod و Deployment برای سرویس‌های مدل
• 13. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی تخصیص منابع برای مدل‌های حجیم
• 14. پیاده‌سازی سرویس‌دهی مدل با استفاده از vLLM Engine
• 15. تنظیمات پارامترهای استنتاج در محیط‌های عملیاتی
• 16. استفاده از Kubernetes ConfigMaps و Secrets برای مدیریت تنظیمات مدل
• 17. استقرار مدل‌های متن‌باز در محیط کوبرنتیز
• 18. مفهوم Horizontal Pod Autoscaler برای مقیاس‌پذیری هوش مصنوعی
• 19. بهینه‌سازی تاخیر پاسخ‌دهی در سرویس‌های مدل
• 20. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری کلاستر با ابزارهای استاندارد
• 21. بررسی لاگ‌ها و عیب‌یابی سرویس‌های استنتاج در کوبرنتیز
• 22. تأمین امنیت کانتینرها و کنترل دسترسی به مدل‌ها
• 23. مدیریت شبکه و سرویس‌های ورودی (Ingress) برای مدل‌ها
• 24. استفاده از Persistent Volumes برای ذخیره‌سازی وزن‌های مدل
• 25. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل بدون وقفه در سرویس‌دهی
• 26. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل با استفاده از ابزارهای CI/CD
• 27. پیاده‌سازی تست‌های بار و سنجش پایداری مدل در محیط ابری
• 28. استفاده از ابزارهای مدیریت کلاستر مانند Helm
• 29. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 30. مقیاس‌پذیری خودکار بر اساس بار پردازشی GPU
• 31. مدیریت خطا و بازیابی خودکار سرویس‌های مدل
• 32. استفاده از سرویس‌های مدیریت هوش مصنوعی در ابرهای داخلی
• 33. بررسی چالش‌های عملیاتی در استقرار مدل‌های چند‌زبانه
• 34. مستندسازی و استانداردسازی فرآیندهای استقرار مدل
• 35. بهترین تجارب در نگهداری کلاسترهای کوبرنتیز برای هوش مصنوعی