Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Fundamentele implementării IA hibride
- Înțelegerea modelelor de implementare hybrid, cloud și edge
- Caracteristicile sarcinilor de lucru AI și constrângerile infrastructurii
- Alegerea topologiei de implementare potrivite
Containerizarea sarcinilor de lucru IA cu Docker
- Construirea de containere de inferență GPU și CPU
- Gestionarea imaginilor și registrelor securizate
- Implementarea mediilor reproductibile pentru IA
Implementarea serviciilor IA în medii cloud
- Executarea inferenței pe AWS, Azure și GCP prin Docker
- Provisionarea puterii de calcul cloud pentru servirea modelelor
- Securizarea punctelor finale AI bazate pe cloud
Tehnici de implementare Edge și On-Premise
- Executarea IA pe dispozitive IoT, gateway-uri și microservere
- Rurntime-uri ușoare pentru medii edge
- Gestionarea conectivității intermitente și a persistenței locale
Rețea hibridă și conectivitate securizată
- Tunelare securizată între edge și cloud
- Certificate, secrete și acces bazat pe tokenuri
- Optimizarea performanței pentru inferența cu latență redusă
Orchestrarea implementărilor IA distribuite
- Folosirea K3s, K8s sau orchestare ușoară pentru configurații hybrid
- Descoperirea serviciilor și programarea sarcinilor de lucru
- Automatizarea strategiilor de desfășurare în multiple locații
Monitorizare și observabilitate pe mediile implicate
- Urmărirea performanței inferenței între locații
- Jurnalizare centralizată pentru sistemele IA hibride
- Detectarea defecțiunilor și recuperare automată
Scalare și optimizarea sistemelor IA hibride
- Scalarea clusterelor edge și a nodurilor cloud
- Optimizarea utilizării lățimii de bandă și a cache-ului
- Echilibrarea sarcinilor de calcul între cloud și edge
Sinteză și pași următori
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de containerizare
- Experiență cu operațiuni în linia de comandă Linux
- Familiaritate cu fluxurile de lucru de implementare a modelelor IA
Public țintă
- Arhitecți de infrastructură
- Ingineri de Fiabilitate în Site (SRE)
- Dezvoltatori Edge și IoT
21 Ore
Mărturii (1)
Formarea a îndeplinit așteptările prin explicațiile clare, exemplele din lumea reală și laboratoarele practice care au făcut temele complexe ușor de înțeles. A oferit insight-uri valoroase cu privire la orchestrarea contaiнерelor, securitatea, scalabilitatea și multe alte subiecte avansate.
Anna Wyszomirska-Szmyd - Akamai
Curs - Docker and Kubernetes advanced
Tradus de catre o masina