پروژه deep-learning-in-production

ahkarami/Deep-Learning-in-Production

کاربرد:

این مخزن شامل یادداشت‌ها و منابع مفیدی دربارهٔ راه‌اندازی مدل‌های یادگیری عمیق در محیط تولید است. به شما کمک می‌کند تا مدل‌های آموزش دیده را به‌صورت مقیاس‌پذیر، پایدار و کارآمد در سیستم‌های واقعی استقرار دهید.

در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟

اگر قصد دارید یک مدل هوش مصنوعی را از محیط آزمایشگاهی (مثل Jupyter Notebook) به محیط عملیاتی (مثل وب، موبایل یا سرورهای شرکتی) منتقل کنید، این مخزن بسیار مفید است.

همچنین برای مهندسان ML، داده و توسعه‌دهندگانی که با چالش‌های عملیاتی‌سازی مدل مواجه هستند، مناسب است.

چند مثال از موارد استفاده:

استقرار مدل با استفاده از FastAPI یا Flask

استفاده از Docker و Kubernetes برای مدیریت سرویس‌های یادگیری ماشین

مانیتورینگ و لگ‌گیری از عملکرد مدل در تولید

بهینه‌سازی مدل با ONNX یا TensorRT

مدیریت نسخه‌های مدل با ابزارهایی مثل MLflow