Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Θεμέλια της Υβριδικής Ανάπτυξης Τεχνητής Νοημοσύνης

  • Κατανόηση των μοντέλων υβριδικής, cloud και edge ανάπτυξης
  • Χαρακτηριστικά φορτίων εργασίας AI και περιορισμοί υποδομής
  • Επιλογή του κατάλληλου τοπολογικού σχεδιασμού ανάπτυξης

Ενοποίηση Φορτίων Εργασίας AI με Docker

  • Κατασκευή δοχείων συμπερασμάτων GPU και CPU
  • Διαχείριση ασφαλών εικόνων και registries
  • Υλοποίηση αναπαραγόμενων περιβαλλόντων για AI

Ανάπτυξη Υπηρεσιών AI σε Περιβάλλοντα Cloud

  • Εκτέλεση συμπερασμάτων στο AWS, Azure και GCP μέσω Docker
  • Προσδιορισμός υπολογιστικών πόρων cloud για την παροχή μοντέλων (model serving)
  • Ασφάλιση των endpoints AI στο cloud

Τεχνικές Edge και On-Prem Ανάπτυξης

  • Εκτέλεση AI σε συσκευές IoT, gateways και microservers
  • Ελαφριές πλατφόρμες εκτέλεσης για περιβάλλοντα edge
  • Διαχείριση διακοπτόμενης σύνδεσης και τοπικής αρίθμησης δεδομένων (local persistence)

Υβριδικό Δίκτυο και Ασφαλής Σύνδεση

  • Ασφαλής διέλευση (tunneling) μεταξύ edge και cloud
  • Πιστοποιητικά, μυστικά (secrets) και πρόσβαση βασισμένη σε tokens
  • Βελτιστοποίηση απόδοσης για συμπεράσματα χαμηλής καθυστέρησης

Οργάνωση Κατανεμημένων Αναπτύξεων AI

  • Χρήση K3s, K8s ή ελαφριών ορχηστρωτών για υβριδικά σενάρια
  • Ανακάλυψη υπηρεσιών και προγραμματισμός φορτίων εργασίας
  • Αυτοματοποίηση στρατηγικών διάδοσης πολλαπλών τοποθεσιών

Παρακολούθηση και Παρατηρησιμότητα (Observability) Σε Όλα τα Περιβάλλοντα

  • Παρακολούθηση της απόδοσης συμπερασμάτων σε όλες τις τοποθεσίες
  • Κεντρικευμένη καταγραφή συμβάντων για υβριδικά συστήματα AI
  • Ανίχνευση αστοχιών και αυτοματοποιημένη αποκατάσταση

Κλιμάκωση και Βελτιστοποίηση Υβριδικών Συστημάτων AI

  • Κλιμάκωση clusters edge και κόμβων cloud
  • Βελτιστοποίηση χρήσης ευρυζωότητας και caching
  • Ισορρόπηση φορτίων υπολογισμού μεταξύ cloud και edge

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Κατανόηση των εννοιών του containerization (ενοποίηση)
  • Εμπειρία με τις λειτουργίες της γραμμής εντολών Linux
  • Γνώση των εργασιών ανάπτυξης μοντέλων AI

Κοινό-Στόχος

  • Τεχνικοί αρχιτέκτονες υποδομής
  • Μηχανικοί Αξιοπιστίας Τοποθεσιών (SREs)
  • Αναπτυσσόμενοι σε_edge και IoT developers
 21 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (3)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες