Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
A hibrid AI telepítés alapjai
- A hibrid, felhő és peremhálózati telepítési modellek megértése
- AI munkaterhelések jellemzői és infrastruktúra korlátai
- A megfelelő telepítési topológia kiválasztása
AI munkaterhelések konténerizálása Dockerrel
- GPU és CPU következtetési konténerek építése
- Biztonságos lemezképek és nyilvántartások kezelése
- Reprodukálható környezetek implementálása AI számára
AI szolgáltatások telepítése felhő környezetekbe
- Következtetés futtatása AWS, Azure és GCP környezetekben Docker segítségével
- Felhőalapú számítási erőforrások kiépítése modell kiszolgálásához
- Felhőalapú AI végpontok biztonságossá tétele
Peremhálózati és helyszíni telepítési technikák
- AI futtatása IoT eszközökön, átjárókon és mikroszervereken
- Könnyű futtatókörnyezetek peremhálózati környezetekhez
- Szakadozott kapcsolat és helyi adattárolás kezelése
Hibrid hálózatkezelés és biztonságos kapcsolat
- Biztonságos alagutak kialakítása a peremhálózat és a felhő között
- Tanúsítványok, titkos kulcsok és token alapú hozzáférés
- Teljesítményfinomítás alacsony késleltetésű következtetéshez
Elosztott AI telepítések orchestrációja
- K3s, K8s vagy könnyű orchestrációs eszközök használata hibrid beállításokhoz
- Szolgáltatásfelderítés és munkaterhelés ütemezése
- Több helyszínt érintő bevezetési stratégiák automatizálása
Megfigyelhetőség és monitorozás környezetek között
- Következtetési teljesítmény nyomon követése több helyszínen
- Központosított naplózás hibrid AI rendszerekhez
- Hibajelzés és automatikus helyreállítás
Hibrid AI rendszerek skálázása és optimalizálása
- Peremhálózati klaszterek és felhőcsomópontok skálázása
- Sávszélesség-használat és gyorsítótár optimalizálása
- Számítási terhelés kiegyenlítése a felhő és a peremhálózat között
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A konténerizálás alapjainak ismerete
- Tapasztalat Linux parancssori műveletekkel
- Ismeret az AI modell telepítési munkafolyamatairól
Célközönség
- Infrastruktúra építészek
- Site Reliability Engineers (SRE-k)
- Peremhálózati és IoT fejlesztők
21 Órák
Vélemények (2)
Hogyan képesnek bizonyulnak a képzők az ismeretek hatékony átadásában
Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
Kurzus - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - exam preparation
Gépi fordítás
a képző rendkívül sok ismeretet és türelmet osztott meg velünk
Bogdan Olaru
Kurzus - Introduction to Docker
Gépi fordítás