План на курса
Основи на хибридното разпространение на ИИ
- Разбиране на хибридни, облачни и модели за разпространяване в краен източник
- Характеристики на работните зареди с ИИ и ограниченията на инфраструктурата
- Избор на правилната топология за разпространяване
Контейнеризация на работните зареди с ИИ чрез Docker
- Построяване на контейнири за преизчисляване с GPU и CPU
- Управление на сигурни снимки и реестри
- Построяване на възпроизваеми среди за ИИ
Разпространяване на услуги с ИИ в облачни среди
- Преизчисляване чрез AWS, Azure и GCP чрез Docker
- Осигуряване на облачно изчисление за подаване на модели
- Запазване на облачен вход към точки с ИИ
Техники за разпространяване в краен източник и локални среди
- Разпространение на ИИ в устройства IoT, шлюзи и микросървъри
- Леки работни редове за среди с краен източник
- Управление на прекъсваща се свръзаност и локално устойчивост
Хибридни мрежи и сигурна свръзаност
- Сигурно тунелиране между краен източник и облака
- Сертификати, секрети и достъп чрез маркери
- Оптимизиране на производителността за преизчисления с ниска латентност
Оркестроване на дистрибуирани разпространения с ИИ
- Използване на K3s, K8s или леки оркестровки за хибридни настройки
- Определяне на услуги и планиране на работните зареди
- Автоматизиране на стратегии за мултилокационно разпространение
Мониторинг и наблюдаемост в различни среди
- Отслежване на производителността при преизчисляването по локации
- Централизирани дневници за хибридни системи с ИИ
- Разпознаване на неуспех и автоматизирана възстановяване
Масштабиране и оптимизация на хибридни системи с ИИ
- Масштабиране на кластери в краен източник и облачни нодове
- Оптимизиране на ползването на широколентовия канал и кеширането
- Балансиране на изчислителните натоварвания между облака и краен източник
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на концепциите за контейнеризация
- Опит с операции в командния ред на Linux
- Запознаност с работни процеси за разпространяване на модели на ИИ
Целева група
- Архитекти на инфраструктурата
- Инженери за надеждност (SREs)
- Разработчици за краен източник и IoT
Отзиви от потребители (5)
ОЦ е ново за нас и научихме се много, а лабораториите бяха отлични
sharkey dollie
Курс - OpenShift 4 for Administrators
Машинен превод
Много информативно и до точка. Практика на място.
Gil Matias - FINEOS
Курс - Introduction to Docker
Машинен превод
Лаборатории и технически дискусии.
Dinesh Panchal - AXA XL
Курс - Advanced Docker
Машинен превод
Дал добри основи за Docker и Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
Курс - Docker (introducing Kubernetes)
Машинен превод
Много ми харесва знанието на треньора.
- Inverso Gesellschaft fur innovative Versicherungssoftware mbH
Курс - Docker, Kubernetes and OpenShift for Developers
Машинен превод