Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Основи на хибридното внедряване на AI

  • Разбиране на хибридни, облачни и крайни модели за внедряване
  • Характеристики на работните натоварвания за AI и ограничения на инфраструктурата
  • Избор на правилната топология за внедряване

Контейнеризиране на работни натоварвания за AI с Docker

  • Изграждане на контейнери за изводи с GPU и CPU
  • Управление на сигурни образи и регистри
  • Внедряване на възпроизводими среди за AI

Внедряване на AI услуги в облачни среди

  • Изпълнение на изводи в AWS, Azure и GCP чрез Docker
  • Осигуряване на облачни изчислителни ресурси за обслужване на модели
  • Осигуряване на сигурност на облачно базираните AI крайни точки

Техники за внедряване на крайни устройства и локално

  • Изпълнение на AI върху IoT устройства, шлюзове и микросървъри
  • Леки среди за изпълнение за крайни среди
  • Управление на непостоянна свързаност и локално съхранение на данни

Хибридна мрежова свързаност и сигурна комуникация

  • Сигурно тунелиране между крайни устройства и облак
  • Сертификати, тайни и достъп, базиран на токени
  • Настройка на производителността за изводи с ниска латентност

Оркестриране на разпределени AI внедрявания

  • Използване на K3s, K8s или лека оркестрация за хибридни конфигурации
  • Откриване на услуги и планиране на работни натоварвания
  • Автоматизиране на стратегии за разпространение в множество локации

Мониторинг и наблюдаемост в различни среди

  • Проследяване на производителността на изводите в различни локации
  • Централизирано логване за хибридни AI системи
  • Откриване на откази и автоматизирано възстановяване

Мащабиране и оптимизиране на хибридни AI системи

  • Мащабиране на клъстери от крайни устройства и облачни възли
  • Оптимизиране на използването на честотна лента и кеширане
  • Балансиране на изчислителните натоварвания между облак и крайни устройства

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на концепциите за контейнеризация
  • Опит с операции в команден ред на Linux
  • Запознатост с работни процеси за внедряване на AI модели

Аудитория

  • Архитекти на инфраструктура
  • Инженери по надеждност на сайта (SRE)
  • Разработчици на крайни устройства и IoT
 21 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (3)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории