کتاب صوتی راهنمای جامع پیاده‌سازی و مدیریت توزیع‌شده پردازش‌های هوش مصنوعی با KubeRay بر بستر کوبرنتیز

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع پیاده‌سازی و مدیریت توزیع‌شده پردازش‌های هوش مصنوعی با KubeRay بر بستر کوبرنتیز

موضوع کلی: رایانش ابری و زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر

موضوع میانی: ارکستراسیون و مدیریت کانتینرها در محیط کوبرنتیز

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش توزیع‌شده و نقش کوبرنتیز در مدیریت پردازش‌های سنگین
• 2. آشنایی با معماری KubeRay و جایگاه آن در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 3. نصب و راه‌اندازی اولیه کلاستر کوبرنتیز برای اجرای بارهای کاری Ray
• 4. پیکربندی پیش‌نیازها و مدیریت منابع سخت‌افزاری در نودهای پردازشی
• 5. نصب اپراتور KubeRay بر روی کلاستر با استفاده از Helm
• 6. ساختار اجزای اصلی در KubeRay شامل Head و Worker Group
• 7. مدیریت چرخه حیات کلاستر Ray از طریق منابع سفارشی (CRD)
• 8. پیکربندی فایل‌های YAML برای استقرار RayCluster
• 9. مدیریت حافظه و تخصیص منابع CPU برای پردازش‌های توزیع‌شده
• 10. استفاده از GPU و شتاب‌دهنده‌ها در کانتینرهای Ray بر بستر کوبرنتیز
• 11. ارسال و مدیریت وظایف (Jobs) در محیط‌های توزیع‌شده با Ray Job API
• 12. پایش و مشاهده وضعیت سلامت کلاستر با استفاده از داشبورد Ray
• 13. یکپارچه‌سازی Ray با سیستم مانیتورینگ Prometheus و Grafana
• 14. مدیریت لاگ‌ها و عیب‌یابی خطاهای رایج در کلاستر KubeRay
• 15. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) در کلاستر Ray
• 16. مدیریت ذخیره‌سازی داده‌ها و دسترسی به Persistent Volumes در Ray
• 17. پیکربندی شبکه و سرویس‌های داخلی برای ارتباط بین نودهای Ray
• 18. امنیت در کلاستر کوبرنتیز و کنترل دسترسی‌ها برای بارهای کاری Ray
• 19. استفاده از Ray Serve برای پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. مدیریت نسخه‌بندی و به‌روزرسانی مدل‌ها در محیط تولید
• 21. بهینه‌سازی عملکرد پردازش‌های موازی با تنظیمات Ray Tune
• 22. اجرای خط لوله (Pipeline) یادگیری ماشین با استفاده از Ray Data
• 23. استفاده از قابلیت‌های Ray Train برای آموزش مدل‌های توزیع‌شده
• 24. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری و ایمیج‌های داکر در کلاستر Ray
• 25. تکنیک‌های عیب‌یابی پیشرفته و تحلیل گلوگاه‌های عملکردی
• 26. امنیت داده‌ها و رعایت استانداردهای حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 27. طراحی معماری‌های مقاوم در برابر خطا (Fault Tolerance) در KubeRay
• 28. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری با استفاده از مدیریت منابع هوشمند
• 29. ارتقای کلاستر KubeRay و مدیریت تغییرات در محیط‌های عملیاتی
• 30. پیاده‌سازی نمونه‌های کاربردی پردازش داده‌های بزرگ با Ray در کوبرنتیز