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
Основи на хибридното внедряване на ИИ
- Разбиране на моделите за хибридно, облачно и edge внедряване
- Характеристики на ИИ товарове и инфраструктурни ограничения
- Избор на подходящия топологичен модел за внедряване
Контейнеризиране на ИИ товари с Docker
- Създаване на inference контейнери за GPU и CPU
- Управление на сигурни образи и регистри
- Прилагане на възпроизводими среди за ИИ
Внедряване на ИИ услуги в облачни среди
- Изпълнение на inference върху AWS, Azure и GCP чрез Docker
- Разпределяне на облачни изчислителни ресурси за обслужване на модели
- Сигурност на облачните ИИ endpoint-и
Техники за edge и локално внедряване
- Изпълнение на ИИ върху IoT устройства, гейтуеи и микро-сървъри
- Леки рантайми за edge среди
- Управление на прекъсната връзка и локално съхранение
Хибридна мрежова архитектура и сигурна свързаност
- Сигурни тунели между edge и облака
- Сертификати, секрети и достъп на базата на токени
- Настройка на производителността за ниска латентност при inference
Оркестриране на разпределени ИИ внедрявания
- Използване на K3s, K8s или леки инструменти за оркестрация в хибридни среди
- Откриване на услуги и планиране на товари
- Автоматизиране на стратегии за внедряване в много локации
Мониторинг и наблюдаемост през средите
- Следене на ИИ производителността през локациите
- Централизирано лого-ване за хибридни ИИ системи
- Откриване на неуспехи и автоматично възстановяване
Мащабиране и оптимизация на хибридни ИИ системи
- Мащабиране на edge кластери и облачни нодове
- Оптимизиране на използването на bandwidth и кеш паметта
- Балансиране на изчислителните натоварвания между облака и edge
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на концепциите за контейнеризация
- Опит с линукс команден ред
- Запознаване с работните потоци за внедряване на ИИ модели
Целева аудитория
- Архитекти на инфраструктура
- Инженери за сигурност и разположение (SRE)
- Разработчици на edge и IoT
21 Часа
Отзиви от участници (3)
Как тренинзите предават знания толкова ефективно
Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
Курс - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - exam preparation
Машинен превод
тренерът имаше много знания и търпение, които сподели с нас
Bogdan Olaru
Курс - Introduction to Docker
Машинен превод
Знанието и обмените с Августин
Laurent - L'Office national des vacances annuelles (ONVA)
Курс - Docker and Kubernetes
Машинен превод