Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в Edge AI и Kubernetes
- Разбиране на ролята на AI в крайните среди
- Kubernetes като оркестратор за разпределени среди
- Типични случаи на употреба в различни индустрии
Дистрибуции на Kubernetes за крайни среди
- Сравнение между K3s, MicroK8s и KubeEdge
- Работни процеси за инсталиране и конфигуриране
- Изисквания към нодовете и модели на внедряване
Архитектури за внедряване на Edge AI
- Централизирани, децентрализирани и хибридни крайни модели
- Разпределение на ресурси между ограничени нодове
- Топологии с множество нодове и отдалечени клъстери
Внедряване на модели за машинно обучение в крайни среди
- Пакетиране на работни натоварвания за inference с контейнери
- Използване на GPU и хардуерни ускорители, когато са налични
- Управление на актуализациите на модели върху разпределени устройства
Стратегии за комуникация и свързаност
- Справяне с непостоянни и нестабилни мрежови условия
- Техники за синхронизация на данни между крайни устройства и облак
- Опашки за съобщения и съображения за протоколите
Наблюдаемост и мониторинг в крайни среди
- Олекотени подходи за мониторинг
- Събиране на телеметрия от отдалечени нодове
- Дебъгване на разпределени работни процеси за inference
Сигурност за Edge AI внедрявания
- Защита на данни и модели върху ограничени устройства
- Стратегии за сигурно зареждане (secure boot) и надеждно изпълнение (trusted execution)
- Удостоверяване и оторизация в различните нодове
Оптимизация на производителността за крайни работни натоварвания
- Намаляване на латентността чрез стратегии за внедряване
- Съображения за съхранение и кеширане
- Настройка на изчислителните ресурси за ефективност на inference
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на контейнеризирани приложения
- Опит с администрирането на Kubernetes
- Запознатост с концепциите за крайни изчисления (edge computing)
Аудитория
- IoT инженери, внедряващи разпределени устройства
- Разработчици на cloud-native приложения, изграждащи интелигентни приложения
- Архитекти на крайни среди, проектиращи свързани среди
21 Часа
Отзиви от участници (3)
За микросервисите и как да поддържате Kubernetes
Yufri Isnaini Rochmat Maulana - Bank Indonesia
Курс - Advanced Platform Engineering: Scaling with Microservices and Kubernetes
Машинен превод
Как тренинзите предават знания толкова ефективно
Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
Курс - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - exam preparation
Машинен превод
Знанието и обмените с Августин
Laurent - L'Office national des vacances annuelles (ONVA)
Курс - Docker and Kubernetes
Машинен превод