Temario del curso
Fundamentos del Despliegue de IA Híbrida
- Comprensión de los modelos de despliegue híbrido, cloud y edge
- Características de las cargas de trabajo de IA y limitaciones de la infraestructura
- Selección de la topología de despliegue adecuada
Contenerización de Cargas de Trabajo de IA con Docker
- Construcción de contenedores de inferencia para GPU y CPU
- Gestión de imágenes seguras y registros
- Implementación de entornos reproducibles para IA
Despliegue de Servicios de IA en Entornos Cloud
- Ejecución de inferencia en AWS, Azure y GCP a través de Docker
- Provisionamiento de recursos de cómputo en la nube para el servicio de modelos
- Seguridad de endpoints de IA basados en la nube
Técnicas de Despliegue en Edge y On-Premise
- Ejecución de IA en dispositivos IoT, gateways y microserves
- Entornos de ejecución ligeros para entornos edge
- Gestión de conectividad intermitente y persistencia local
Redes Híbridas y Conectividad Segura
- Túneles seguros entre edge y cloud
- Certificados, secretos y acceso basado en tokens
- Ajuste de rendimiento para inferencia de baja latencia
Orquestación de Despliegues de IA Distribuidos
- Uso de K3s, K8s u orquestación ligera para configuraciones híbridas
- Descubrimiento de servicios y planificación de cargas de trabajo
- Automatización de estrategias de implementación multiubicación
Monitoreo y Observabilidad en Todos los Entornos
- Seguimiento del rendimiento de la inferencia en todas las ubicaciones
- Registro centralizado para sistemas de IA híbrida
- Detección de fallas y recuperación automatizada
Escalado y Optimización de Sistemas de IA Híbrida
- Escalado de clústeres edge y nodos cloud
- Optimización del uso del ancho de banda y caché
- Equilibrio de cargas de cómputo entre la nube y el edge
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de contenerización
- Experiencia con operaciones de línea de comandos en Linux
- Familiaridad con flujos de trabajo de implementación de modelos de IA
Público objetivo
- Arquitectos de infraestructura
- Ingenieros de Confiabilidad del Sitio (SREs)
- Desarrolladores de edge e IoT
Testimonios (3)
Cómo los formadores transmiten el conocimiento de manera efectiva
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el formador tenía mucho conocimiento y paciencia para compartir con nosotros
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