تسلط به MLOps پیشرفته در GCP-CI/CD، کوبرنتیز و Kubeflow

آنچه یاد خواهید گرفت:

• ساخت و مدیریت پایپ‌لاین‌های قوی یکپارچه‌سازی و استقرار مداوم (CI/CD) با ابزارهایی مانند GitHub Action و جنکینز، مخصوص یادگیری ماشین و GitLab CI/CD
• استفاده از ابزارهای کانتینرسازی و ارکستراسیون مانند داکر، Kubeflow و Minikube برای ساخت سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر و آماده تولید روی GCP
• مدیریت کارآمد و ایمن داده‌ ML با PostgreSQL و پیاده‌سازی داشبوردهای نظارت و مصورسازی بلادرنگ با Grafana
• اعمال بهترین شیوه‌ها در مقیاس‌پذیری، مدیریت منبع و انطباق امنیتی، برای تضمین عملیات‌های بهینه و ایمن یادگیری ماشین در محیط‌های ابری

پیش‌نیازهای دوره

• تسلط به برنامه‌نویسی - تجربه اولیه تا سطح متوسط در برنامه‌نویسی، به‌ویژه در پایتون که در یادگیری ماشین و اسکریپت‌نویسی برای اتوماسیون کاربرد فراوان دارد
• درک اولیه اصول یادگیری ماشین، شامل پیش‌پردازش داده‌، آموزش مدل و ارزیابی آنها
• تجربه قبلی با سیستم‌های کنترل نسخه مانند گیت که برای مدیریت کد و همکاری در پایپ‌لاین‌های CI/CD ضروری است.
• آشنایی مقدماتی با پلتفرم‌های ابری (خصوصاً GCP) و کانتینرسازی (برای مثال داکر) برای فهم بهتر مفاهیم ارکستراسیون مطرح شده در دوره

توضیحات دوره

این دوره برای حرفه‌ای‌هایی طراحی شده که قصد دارند مهارت‌های پیشرفته استقرار MLOps روی پلتفرم Google Cloud را کسب کنند. این دوره تمرکزی عمیق بر فناوری‌ها و ابزارهای جدید مورد نیاز برای ساخت، استقرار و مدیریت گردش‌کارهای یادگیری ماشین‌ مقیاس‌پذیر در محیط‌های تولید دارد.

در طول دوره، یادگیرندگان با شروع با اصول یکپارچه‌سازی مداوم و تحویل مداوم (CI/CD)، به چرخه کامل MLOps می‌پردازند. در این مسیر، با ابزارهای پیشرو در صنعت مانند GitHub Actions و GitLab CI و جنکینز کار عملی انجام می‌دهید و یاد می‌گیرید که چگونه تست، استقرار و کنترل نسخه مدل‌های یادگیری ماشین خود را خودکار کنید.

اجزای اصلی دوره عبارتند از:

• پایپ‌لاین‌های CI/CD - درک اصول CI/CD و یادگیری پیاده‌سازی گردش‌کارهای خودکار متناسب با پروژه‌های یادگیری ماشین - شما پایپ‌لاین‌هایی را پیکربندی می‌کنید که نه تنها کد را مستقر می‌کنند بلکه فرآیندهای آموزش، تست و اعتبارسنجی مدل را نیز به‌طور یکپارچه انجام می‌دهند.
• مدیریت داده با PostgreSQL - یادگیری بهترین شیوه‌ها برای یکپارچه‌سازی و مدیریت پایگاه‌ داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین - این بخش شامل نحوه استفاده از PostgreSQL برای ذخیره و نسخه‌سازی داده‌، تضمین یکپارچگی داده‌ و بازیابی سریع در حین آموزش و استنتاج مدل است.
• نظارت و مصورسازی با Grafana - کسب بینش‌هایی درباره راه‌اندازی داشبوردهای نظارت بلادرنگ با Grafana - شما نحوه ردیابی عملکرد مدل، سلامت سیستم و استفاده از منابع را یاد می‌گیرید تا عملیات‌های بهینه در سیستم‌های یادگیری ماشین خود را حفظ کنید.
• کانتینرسازی و ارکستراسیون - آشنایی با کانتینرسازی با داکر و تسلط به ابزارهای ارکستراسیون پیشرفته مانند Kubeflow و Minikube - این جلسات بر استقرار گردش‌کارهای یادگیری ماشین کانتینری شده روی GCP تمرکز دارند و امکان ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر، درجه تولید و قابل مدیریت را فراهم می‌سازند.
• یکپارچه‌سازی پیشرفته GCP - بررسی اکوسیستم قدرتمند سرویس‌های GCP برای یادگیری ماشین‌ و عملیات‌های داده - شما درک می‌کنید که چگونه این سرویس‌ها را در پایپ‌لاین‌های MLOps خود یکپارچه کنید تا عملکرد، امنیت و قابلیت مقیاس‌پذیری را بهبود ببخشید.

در پایان دوره، شما به تخصص لازم برای ساخت، مدیریت و بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های پیچیده یادگیری ماشین در محیط‌های cloud-native دست خواهید یافت. لابراتوارهای عملی و پروژه capstone جامع، فرصت‌هایی برای اعمال این مفاهیم در سناریوهای واقعی فراهم می‌کنند و نشان می‌دهند که نه تنها تئوری را درک می‌کنید بلکه قادر به پیاده‌سازی راه‌حل‌ها در سازمان خود هستید.

چه شما مهندس یادگیری ماشین‌، دانشمند داده، متخصص دواپس یا معماری ابر باشید، این دوره مهارت‌های لازم برای هدایت نوآوری و بهره‌وری در عملیات‌های یادگیری ماشین‌ را در اختیار شما قرار می‌دهد. شما آماده می‌شوید تا رویکرد خود به MLOps را تغییر دهید و از قابلیت‌های کامل GCP همراه با ابزارهای برتر مانند GitHub Actions ،GitLab CI، جنکینز، PostgreSQL ،Grafana ،Kubeflow و Minikube بهره‌مند شوید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان یادگیری ماشین‌ و دانشمندان داده - کسانی که می‌خواهند فاصله بین توسعه مدل و استقرار مقیاس‌پذیر را پر کنند.
• متخصصان دواپس و MLOps - افرادی که قصد دارند پایپ‌لاین‌های CI/CD و ارکستراسیون کانتینر را در فرآیندهای یادگیری ماشین خود یکپارچه سازند.
• کارشناسان ابری و زیرساخت‌ - حرفه‌ای‌هایی که می‌خواهند تخصص خود در GCP و ابزارهای مرتبط با cloud-native را عمیق‌تر کنند.
• رهبران فنی و معماران - تصمیم‌گیرندگانی که مسئول طراحی و نگهداری سیستم‌های قدرتمند و مقیاس‌پذیر یادگیری ماشین در محیط‌های تولید هستند.