Temario del curso
Fundamentos del Despliegue de IA Híbrida
- Comprensión de los modelos de despliegue híbrido, de nube y en el borde.
- Características de las cargas de trabajo de IA y restricciones de infraestructura.
- Selección de la topología de despliegue adecuada.
Contenerización de Cargas de Trabajo de IA con Docker
- Construcción de contenedores de inferencia con 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 capacidad de cómputo en la nube para el servicio de modelos.
- Seguridad de endpoints de IA basados en la nube.
Técnicas de Despliegue en el Borde y Locales (On-Premise)
- Ejecución de IA en dispositivos IoT, pasarelas y microservidores.
- Runtimes ligeros para entornos de borde.
- Gestión de conectividad intermitente y 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 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
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- Seguimiento del rendimiento de la inferencia en todas las ubicaciones.
- Registros centralizados para sistemas de IA híbrida.
- Detección de fallas y recuperación automatizada.
Escalar y Optimizar Sistemas de IA Híbridos
- Escalado de clústeres de borde y nodos en la nube.
- Optimización del uso del ancho de banda y el caché.
- Balanceo de cargas de cómputo entre la nube y el borde.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de contenerización.
- Experiencia con operaciones en la línea de comandos de Linux.
- Conocimiento de los flujos de trabajo para el despliegue de modelos de IA.
Audiencia objetivo
- Arquitectos de infraestructura.
- Ingenieros de Fiabilidad del Sitio (SREs).
- Desarrolladores de borde e IoT.
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