Temario del curso
Fundamentos del despliegue híbrido de IA
- Comprensión de los modelos de despliegue híbrido, de nube y de borde
- Características de las cargas de trabajo de IA y restricciones de infraestructura
- Selección de la topología de despliegue adecuada
Contenedorización de cargas de trabajo de IA con Docker
- Creación de contenedores de inferencia para GPU y CPU
- Gestión de imágenes y registros seguros
- Implementación de entornos reproducibles para IA
Despliegue de servicios de IA en entornos de nube
- Ejecución de inferencia en AWS, Azure y GCP mediante Docker
- Provisionamiento de cómputo en la nube para el servicio de modelos
- Seguridad de puntos finales de IA basados en la nube
Técnicas de despliegue en edge y locales
- Ejecución de IA en dispositivos IoT, gateways y microservidores
- Runtime ligeros para entornos de borde
- Gestión de la conectividad intermitente y la persistencia local
Redes híbridas y conectividad segura
- túneles seguros entre el borde y la nube
- Certificados, secretos y acceso basado en tokens
- Ajuste de rendimiento para inferencia de baja latencia
Orquestación de despliegues distribuidos de IA
- Uso de K3s, K8s u orquestación ligera para configuraciones híbridas
- Detección de servicios y programación de cargas de trabajo
- Automatización de estrategias de implementación multilocalización
Monitoreo y observabilidad entre entornos
- Seguimiento del rendimiento de la inferencia en diferentes ubicaciones
- Registro centralizado para sistemas híbridos de IA
- Detección de fallas y recuperación automatizada
Escala y optimización de sistemas híbridos de IA
- Escala de clústeres de borde y nodos en la nube
- Optimización del uso de ancho de banda y cache
- Balanceo de cargas de cómputo entre la nube y el borde
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de contenedorización
- Experiencia con operaciones de línea de comandos en Linux
- Conocimiento de los flujos de trabajo para el despliegue de modelos de IA
Público objetivo
- Arquitectos de infraestructura
- Ingenieros de confiabilidad del sitio (SRE)
- Desarrolladores de edge e IoT
Reseñas (2)
Como mencioné anteriormente, para una persona como yo (sin experiencia), esto supuso una puerta de entrada para comprender las funciones y características de estos programas, herramientas y demás.
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
Curso - Docker and Kubernetes
Traducción Automática
programa de cursos estructurado en múltiples niveles.
Bert Paelinckx - Cube SoftwareSolutions
Curso - Introduction to Docker
Traducción Automática
