دوره آموزشی MLOps: مبانی CI/CD و استقرار مدل

دنیای نرم‌افزار دیگه فقط کدنویسی نیست؛ الان دیگه همه چیز به سمت یادگیری ماشین (Machine Learning) میره و این یعنی مهندسان DevOps باید مهارت‌های جدیدی یاد بگیرن تا بتونن از مدل‌های هوش مصنوعی توی محیط عملیاتی (Production) درست نگهداری کنن. این دوره دقیقاً وارد دنیای MLOps میشه و بهت یاد میده چطور اصول DevOps رو با جریان‌های کاری علم داده (Data Science) ترکیب کنی.

ما از صفرِ چرخه حیات MLOps شروع می‌کنیم؛ از CI/CD و آموزش مداوم مدل‌ها (Continuous Training) گرفته تا مانیتورینگ و حاکمیت داده. یاد می‌گیری چطور با ابزارهای قدرتمندی مثل Pandas، Spark و Kafka داده‌ها رو جمع‌آوری و آماده کنی، و چطور از Airflow یا Prefect برای مدیریت خط لوله‌ها (Pipelines) استفاده کنی. تازه، با ابزارهای خفن مثل MLflow برای مدیریت آزمایش‌ها و BentoML برای استقرار مدل‌ها (Deployment) کار عملی انجام میدی. در نهایت هم یاد می‌گیری چطور با استفاده از Prometheus و Grafana، سلامت مدل‌هات رو مانیتور کنی و با رعایت استانداردهای امنیتی مثل GDPR، خیالت از بابت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها راحت باشه.

اهداف یادگیری
درک عمیق مفهوم MLOps و نحوه ادغام DevOps با چرخه حیات یادگیری ماشین.
تسلط بر مدیریت داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها با استفاده از ابزارهای پردازش توزیع‌شده و تحلیل داده.
پیاده‌سازی خط لوله‌های خودکار (Pipelines) و مدیریت گردش کار با ابزارهای Orchestration.
مدیریت آزمایش‌ها، ردیابی مدل‌ها و استقرار آن‌ها در محیط‌های عملیاتی با استفاده از ابزارهای استاندارد.
راه‌اندازی سیستم‌های مانیتورینگ برای نظارت بر عملکرد مدل‌ها و رعایت استانداردهای امنیتی و قانونی (Compliance).