آموزش استقرار، ارزیابی و ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

پودمان ۱: جلوگیری از شکست استقرار از طریق تحلیل وابستگی‌ها Module 1: Preventing Deployment Failures Through Dependency Analysis

• چرا تحلیل وابستگی‌ها مانع شکست استقرار در محیط عملیاتی می‌شود Why Dependency Analysis Saves Production Deployments

• درک وابستگی‌های کانتینر و تداخل نسخه‌ها Understanding Container Dependencies and Version Conflicts

• تحلیل Dockerfileها و گزارش‌های SBOM برای شناسایی تداخل وابستگی‌ها Analyzing Dockerfiles and SBOM Reports for Dependency Conflicts

پودمان ۲: بهینه‌سازی استقرار از طریق تحلیل عملکرد Module 2: Optimizing Deployment Through Performance Analysis

• چرا انتخاب محیط استقرار تعیین‌کننده موفقیت سیستم هوش مصنوعی است Why Deployment Target Selection Determines AI System Success

• معیارهای عملکرد و تحلیل هزینه برای محیط‌های استقرار Performance Metrics and Cost Analysis for Deployment Targets

• بنچ‌مارک مدل‌های هوش مصنوعی در محیط‌های مختلف استقرار Benchmarking AI Models Across Deployment Targets

پودمان ۳: پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار بدون توقف (Zero Downtime) Module 3: Implementing Zero-Downtime Deployment Strategies

• چرا استقرار بدون توقف برای هوش مصنوعی در سطح تولید غیرقابل مذاکره است Why Zero-Downtime Deployments Are Non-Negotiable for Production AI

• معماری استقرار Blue-Green و پروتکل‌های هماهنگی Blue-Green Deployment Architecture and Coordination Protocols

• استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استراتژی Blue-Green در Kubernetes Deploying ML Models with Blue-Green Strategy in Kubernetes