استقرار مدل های آموزش دیده

سرفصل ها و درس ها

دوره Overivew Course Overivew

• بررسی اجمالی دوره Course Overview

ملاحظات و تکنیک های خدمت برای استقرار مدل های آموزش دیده Considerations and Serving Techniques for Trained Model Deployments

• بررسی اجمالی استقرار مدل آموزش دیده Trained Model Deployment Overview

• اهمیت نسخه سازی مدل و تکرارپذیری Importance of Model Versioning and Reproducibility

• چالش ها و ملاحظات استقرار مدل آموزش دیده Trained Model Deployment Challenges and Considerations

• استراتژی‌هایی برای رفع تنگناهای استقرار Strategies for Addressing Deployment Bottlenecks

• تکنیک های سرویس دهی مدل Model Serving Techniques

• استفاده از API های REST برای مدل های ارائه شده Use of REST APIs for Serving Models

• معماری میکروسرویس ها و نقش آن در استقرار مدل Microservices Architecture and Its Role in Model Deployment

• گزینه هایی برای استقرار بدون سرور Options for Serverless Deployment

• مورد استفاده: ملاحظات و تکنیک های خدمت برای استقرار مدل های آموزش دیده Use Case: Considerations and Serving Techniques for Trained Model Deployments

مقیاس بندی، نظارت و استقرار مستمر مدل های آموزش دیده Scaling, Monitoring, and Continuous Deployment of Trained Models

• استراتژی های مقیاس بندی برای استقرار مدل Scaling Strategies for Model Deployments

• استراتژی های مقیاس افقی و عمودی Horizontal and Vertical Scaling Strategies

• سیستم های توزیع شده برای مدل های سرویس دهی Distributed Systems for Serving Models

• تعادل بار در سیستم های توزیع شده Load Balancing in Distributed Systems

• اهمیت نظارت بر مدل های مستقر Importance of Monitoring Deployed Models

• معیارهای ردیابی: دقت و پاسخگویی مدل Metrics for Tracking: Model Accuracy and Responsiveness

• اهمیت تست A/B برای ارزیابی مدل Importance of A/B Testing for Model Evaluation

• تکنیک هایی برای تشخیص مفهوم و رانش داده ها Techniques for Detecting Concept and Data Drift

• روش‌های تشخیص ناهنجاری برای شناسایی خرابی‌های مدل Anomaly Detection Methods for Identifying Model Failures

• استراتژی‌هایی برای عرضه نسخه‌های مدل جدید Strategies for Rolling out New Model Versions

• اهمیت استقرار مداوم برای به‌روزرسانی‌های مدل Continuous Deployment Significance for Model Updates

• تکنیک های بازگشت و بازیابی Techniques for Rollback and Recovery

• مورد استفاده: مقیاس‌بندی، نظارت و استقرار مداوم مدل‌های آموزش‌دیده Use Case: Scaling, Monitoring, and Continuous Deployment of Trained Models