سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استفاده از GitLab CI/CD برای مدیریت و استقرار Machine Learning Models

کتاب استفاده از GitLab CI/CD برای مدیریت و استقرار Machine Learning Models

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از GitLab CI/CD برای مدیریت و استقرار Machine Learning Models

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: گیت‌لب CI/CD (GitLab CI/CD)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر GitLab CI/CD و کاربرد آن در یادگیری ماشین
  • 2. نصب و پیکربندی اولیه GitLab
  • 3. آشنایی با مفاهیم پایه CI/CD
  • 4. مفهوم Pipeline و مراحل آن
  • 5. ایجاد اولین Pipeline ساده
  • 6. تنظیمات Runner در GitLab
  • 7. انواع Runner و انتخاب مناسب‌ترین گزینه
  • 8. پیکربندی متغیرها (Variables) در GitLab CI/CD
  • 9. استفاده از Secrets برای مدیریت اطلاعات حساس
  • 10. مفهوم Jobs و مراحل اجرای آن‌ها
  • 11. تعریف و پیکربندی Jobs
  • 12. استفاده از Caching برای افزایش سرعت Pipeline
  • 13. مفهوم Stages و نحوه اجرای آن‌ها
  • 14. تعریف و مدیریت Stages
  • 15. استفاده از Artifacts برای اشتراک‌گذاری فایل‌ها
  • 16. پیکربندی Deployments در GitLab CI/CD
  • 17. مفهوم Environments
  • 18. مدیریت Environments
  • 19. استفاده از GitLab Pages برای نمایش نتایج
  • 20. مقدمه ای بر Machine Learning Operations (MLOps)
  • 21. چالش های استقرار مدل های یادگیری ماشین
  • 22. نقش CI/CD در MLOps
  • 23. مراحل اصلی چرخه حیات یک مدل یادگیری ماشین
  • 24. آماده سازی داده ها برای آموزش مدل
  • 25. پیش پردازش داده ها با استفاده از اسکریپت ها
  • 26. اعتبارسنجی داده ها در Pipeline
  • 27. آموزش مدل های یادگیری ماشین در CI/CD
  • 28. انتخاب کتابخانه های مناسب برای آموزش
  • 29. پیکربندی محیط آموزش
  • 30. اجرای اسکریپت های آموزش در Pipeline
  • 31. مدیریت ابزارها و وابستگی ها (Dependencies)
  • 32. استفاده از Docker برای ایجاد محیط های ایزوله
  • 33. ساخت Image های Docker سفارشی
  • 34. استفاده از Docker در GitLab CI/CD
  • 35. استقرار مدل های یادگیری ماشین
  • 36. انواع روش های استقرار مدل
  • 37. استقرار مدل به عنوان یک API
  • 38. استفاده از Flask یا FastAPI برای ساخت API
  • 39. پیکربندی Pipeline برای استقرار API
  • 40. تست خودکار API مدل
  • 41. اعتبارسنجی عملکرد مدل مستقر شده
  • 42. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 43. جمع آوری بازخورد (Feedback) از مدل
  • 44. بازآموزی (Retraining) مدل بر اساس بازخورد
  • 45. پیکربندی Pipeline برای بازآموزی خودکار
  • 46. مدیریت نسخه های مختلف مدل
  • 47. استفاده از Git Tags برای نسخه بندی
  • 48. ذخیره سازی مدل های آموزش دیده
  • 49. مدیریت Metadata مدل
  • 50. استفاده از ابزارهای MLOps مانند MLflow
  • 51. یکپارچه سازی MLflow با GitLab CI/CD
  • 52. ردیابی آزمایشات (Experiments) و پارامترها
  • 53. ثبت و مدیریت مدل ها در MLflow
  • 54. استقرار مدل های ثبت شده در MLflow
  • 55. امنیت در GitLab CI/CD
  • 56. مدیریت دسترسی ها و Role ها
  • 57. استفاده از SSH Keys
  • 58. پیکربندی امن متغیرها (Secrets)
  • 59. استفاده از Webhooks برای ارتباط با سیستم های خارجی
  • 60. اتوماسیون فرآیندهای توسعه و استقرار
  • 61. بهبود کیفیت کد و مدل ها
  • 62. کاهش زمان استقرار
  • 63. افزایش قابلیت اطمینان سیستم
  • 64. مقدمه ای بر مفاهیم Advanced CI/CD
  • 65. استفاده از Include برای مدیریت فایل های پیکربندی
  • 66. استفاده از Templates
  • 67. استفاده از Rules برای کنترل اجرای Jobs
  • 68. استفاده از Policies
  • 69. استفاده از Environments و Deployment Protection
  • 70. استفاده از Cache و Dependency Scanning
  • 71. استفاده از Container Registry در GitLab
  • 72. مدیریت Image های Docker در Container Registry
  • 73. استفاده از Image های Container Registry در Pipeline
  • 74. استفاده از Kubernetes برای استقرار
  • 75. پیکربندی GitLab CI/CD برای Kubernetes
  • 76. استقرار مدل ها بر روی Kubernetes
  • 77. مفاهیم پیشرفته MLOps
  • 78. Automated Machine Learning (AutoML)
  • 79. استفاده از AutoML در Pipeline
  • 80. مفهوم Model Drift و تشخیص آن
  • 81. روش های مقابله با Model Drift
  • 82. استقرار مدل های Real-time
  • 83. ملاحظات عملکردی در استقرار مدل های Real-time
  • 84. استفاده از Feature Stores
  • 85. یکپارچه سازی Feature Stores با GitLab CI/CD
  • 86. اصول مهندسی نرم افزار در MLOps
  • 87. کدنویسی تمیز و قابل نگهداری
  • 88. تست پذیری کد
  • 89. مستندسازی مناسب
  • 90. بررسی کد (Code Review) در تیم
  • 91. مدیریت و پیاده سازی استراتژی های CI/CD موثر
  • 92. یادگیری مداوم و به روزرسانی دانش در حوزه MLOps
  • 93. کاربرد GitLab CI/CD در پروژه های بزرگ و تیمی
  • 94. تجربیات عملی و نکات کاربردی
  • 95. بررسی موارد استفاده (Use Cases) واقعی
  • 96. اشتباهات رایج در پیاده سازی CI/CD برای یادگیری ماشین
  • 97. راهکارهای بهینه سازی فرآیندها
  • 98. آینده CI/CD و MLOps

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.