Temario del curso
Fundamentos del Despliegue de IA Híbrida
- Comprensión de modelos de despliegue híbrido, en la nube y edge
- Características de las cargas de trabajo de IA y limitaciones de infraestructura
- Elección de la topología de despliegue adecuada
Contenedrización de Cargas de Trabajo de IA con Docker
- Creación 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 de Nube
- Ejecución de inferencia en AWS, Azure y GCP a través de Docker
- Provisión de recursos computacionales en la nube para el servicio de modelos
- Seguridad de puntos finales de IA basados en la nube
Técnicas de Despliegue en Edge e Infraestructura Local
- Ejecución de IA en dispositivos IoT, gateways y microsistemas
- Entornos de ejecución ligeros para entornos edge
- Gestión de conectividad intermitente y persistencia local
Redes Híbridas y Conectividad Segura
- Túneles seguros entre edge y nube
- 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 programación de cargas de trabajo
- Automatización de estrategias de despliegue en múltiples ubicaciones
Monitoreo y Observabilidad a través de Entornos
- Seguimiento del rendimiento de la inferencia en diferentes ubicaciones
- Registro centralizado para sistemas de IA híbrida
- Detección de fallos y recuperación automática
Escalado y Optimización de Sistemas de IA Híbridos
- Escalamiento de clústeres edge y nodos en la nube
- Optimización del uso de ancho de banda y caché
- Equilibrio de cargas computacionales entre nube y edge
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de contenedrización
- Experiencia con operaciones de línea de comandos en Linux
- Familiaridad con flujos de trabajo de despliegue de modelos de IA
Público Objetivo
- Arquitectos de infraestructura
- Ingenieros de Fiabilidad del Sitio (SREs)
- Desarrolladores de Edge e IoT
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