دوره آموزشی Docker برای توسعه محلی اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی: ساخت برنامه‌های سبک و کانتینری مبتنی بر AI

با گسترش سریع برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، توسعه‌دهندگان نیاز دارند ابزارهایی داشته باشند که فرآیند ساخت، آزمایش و استقرار این برنامه‌ها را سریع‌تر، قابل تکرارتر و قابل اعتمادتر کند. Docker یکی از مهم‌ترین فناوری‌ها در توسعه مدرن نرم‌افزار است که امکان بسته‌بندی برنامه‌ها، وابستگی‌ها و محیط اجرایی را در قالب کانتینرهای مستقل فراهم می‌کند.

این دوره برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی طراحی شده است و نشان می‌دهد چگونه Docker را در تمام چرخه عمر توسعه یک برنامه AI به کار بگیرید؛ از تعریف نیازمندی‌ها و ایجاد محیط توسعه قابل تکرار گرفته تا آزمایش سرویس‌ها، ساخت Imageهای آماده تولید و انتشار آن‌ها.

در این دوره، مدرس Rami Krispin از یک سیستم تولید افزوده با بازیابی (Retrieval-Augmented Generation - RAG) به‌عنوان نمونه معماری عملی استفاده می‌کند تا نحوه طراحی و کانتینری‌سازی یک برنامه هوش مصنوعی چندسرویسی را نشان دهد. شما یاد می‌گیرید چگونه اجزای مختلف یک برنامه AI را شناسایی کنید، نیازمندی‌های هر سرویس را مشخص نمایید و مرزهای مناسب کانتینرها را برای محیط توسعه و تولید تعیین کنید.

در بخش‌های ابتدایی دوره، با مفاهیم اصلی Docker مانند Dockerfile، Docker Image، Container، Registry و فرآیند Build & Run آشنا می‌شوید. یاد می‌گیرید چگونه محیط‌های توسعه استاندارد و قابل انتقال ایجاد کنید و برنامه‌های هوش مصنوعی را بدون وابستگی به تنظیمات سیستم‌های مختلف اجرا نمایید.

سپس با استفاده از Docker Compose و VS Code Dev Containers یک محیط کاری کاملاً کانتینری برای توسعه، نمونه‌سازی و اعتبارسنجی برنامه‌ها ایجاد می‌کنید. این بخش به شما کمک می‌کند تا یک گردش کار حرفه‌ای برای توسعه برنامه‌های AI داشته باشید که در تیم‌های نرم‌افزاری نیز قابل استفاده باشد.

در ادامه، یک نمونه اولیه RAG را به سرویس‌های مستقل تبدیل می‌کنید؛ از جمله:

سرویس دریافت و پردازش داده‌ها (Ingestion Service)
سرویس جستجو و پرس‌وجو (Query Service)
پایگاه داده برداری (Vector Database)

همچنین یاد می‌گیرید چگونه این معماری را در محیطی مشابه تولید آزمایش کنید و برنامه را برای انتشار آماده نمایید.

بخش پیشرفته دوره به آماده‌سازی کانتینرها برای محیط Production اختصاص دارد. در این قسمت با موضوعاتی مانند:

Multi-stage Builds برای کاهش حجم Imageها
Security Hardening برای افزایش امنیت کانتینرها
Multi-platform Builds برای پشتیبانی از معماری‌های مختلف
Versioned Publishing برای مدیریت نسخه‌های انتشار
Runtime Safeguards برای کنترل اجرای امن سرویس‌ها
CI Validation برای بررسی خودکار کیفیت و صحت Buildها

آشنا می‌شوید.

در پایان دوره، یک چارچوب عملی و قابل استفاده مجدد برای توسعه، آزمایش و آماده‌سازی برنامه‌های چندسرویسی هوش مصنوعی در اختیار خواهید داشت و قادر خواهید بود برنامه‌های AI را در سطح Image و Container برای محیط‌های واقعی Production آماده کنید.

این دوره برای توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی، مهندسان نرم‌افزار، مهندسان Machine Learning، مهندسان MLOps، توسعه‌دهندگان Backend، معماران نرم‌افزار و متخصصانی که قصد ساخت و استقرار برنامه‌های مبتنی بر AI را دارند مناسب است.

🎯 اهداف یادگیری
ساخت و اجرای کامل برنامه‌های هوش مصنوعی در محیط Docker
درک نقش Docker در چرخه توسعه، آزمایش و استقرار برنامه‌های AI
ایجاد محیط‌های توسعه قابل تکرار با استفاده از Containerها
طراحی و ساخت Dockerfile، Image و Workflowهای Build و Run
اجرای مدل‌های زبانی کوچک (Local LLMs) درون کانتینرها
یکپارچه‌سازی APIهای هوش مصنوعی مانند OpenAI و Anthropic در برنامه‌های کانتینری
ساخت نمونه اولیه RAG با استفاده از Application Container و Vector Database
طراحی معماری چندسرویسی برای برنامه‌های هوش مصنوعی مدرن
اشکال‌زدایی و بهبود قابلیت‌های AI در محیط‌های کانتینری
بسته‌بندی، انتشار و آماده‌سازی Microserviceهای هوش مصنوعی کانتینری برای Production