Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στο Edge AI και Kubernetes

  • Κατανόηση του ρόλου του AI στην κίνηση
  • Kubernetes ως orchestrator για κατανεμημένα περιβάλλοντα
  • Τυπικές περιπτώσεις χρήσης σε βιομηχανίες

Kubernetes Distributions για τα Περιβάλλοντα Edge

  • Σύγκριση K3s, MicroK8s και KubeEdge
  • Απόδοση εγκατάστασης και ρυθμίσεων
  • Node απαιτήσεις και τύποι διατύπωσης

Αρχιτεκτονικές για Edge AI Διατύπωση

  • Centralized, decentralized και hybrid edge μοντέλα
  • Διανεμημένη απόδοση πόρων σε περιορισμένα nodes
  • Multi-node και τύποι θλίψης remote cluster

Διατύπωση μοντέλων μηχανής μάθησης στην κίνηση

  • Πακέτο inference φορτία εργασίας με containers
  • Χρήση GPU και accelerator πλήρους όταν είναι διαθέσιμο
  • Διαχείριση αναβαθμίσεων μοντέλου σε κατανεμημένα συστήματα

Στρατηγικές Επικοινωνίας και Σύνδεσης

  • Διαχείριση μεμονωμένων και αστάθων συνθηκών δικτύου
  • Τεχνικές synchronisation για edge-to-cloud δεδομένα
  • Message queues και πρωτόκολλα συζητήσεων

Παρακολούθηση και Monitoring στην κίνηση

  • Φωτεινές προσεγγίσεις monitoring
  • Συλλογή telemetry από remote nodes
  • Debugging κατανεμημένων inference workflows

Ασφάλεια για Edge AI Διατύπωση

  • Προστασία δεδομένων και μοντέλων σε περιορισμένα συστήματα
  • Secure boot και trusted execution στρατηγικές
  • Authentication και authorization κατά μήκος nodes

Βελτιστοποίηση απόδοσης για Edge φορτία εργασίας

  • Μείωση latency μέσω διατύπωσης στρατηγικών
  • Storage και caching ανάλογες παραμέτρους
  • Tuning υπολογιστικών πόρων για inference efficiency

Summary και επόμενα βήματα

Απαιτήσεις

  • Κατανόηση των εφαρμογών containerized
  • Εμπειρία στη διοίκηση Kubernetes
  • Γνώση των εννοιών edge computing

Αντικείμενο

  • Μηχανικοί IoT που εγκαθιστούν κατανεμημένα συστήματα
  • Cloud-native διαμόρφωσες που χτίζουν εφαρμογές του Τεχνικού Νοημοσύνης
  • Edge architects που σχεδιάζουν συνδεδεμένες περιβάλλοντα
 21 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (5)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες