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課程簡介
邊緣人工智能與 Kubernetes 簡介
- 理解 AI 在邊緣端的角色
- Kubernetes 作為分散式環境的編排器
- 各行各業的典型應用場景
適用於邊緣環境的 Kubernetes 分發版本
- 比較 K3s、MicroK8s 與 KubeEdge
- 安裝與配置工作流程
- 節點需求與部署模式
邊緣 AI 部署架構
- 集中式、分散式與混合式邊緣模型
- 受限節點間的資源分配
- 多節點與遠程集群拓撲結構
在邊緣端部署機器學習模型
- 使用容器打包推理工作負載
- 在可用時利用 GPU 與加速器硬件
- 管理分散式設備上的模型更新
通信與連接性策略
- 應對間歇性及不穩定的網絡環境
- 邊緣至雲端數據的同步技術
- 消息隊列與協議考量
邊緣端的可觀察性與監控
- 輕量級監控方法
- 收集遠程節點的遙測數據
- 調試分散式推理工作流程
邊緣 AI 部署的安全性
- 保護受限設備上的數據與模型
- 安全啟動與可信執行策略
- 跨節點的身份驗證與授權
邊緣工作負載的性能優化
- 通過部署策略降低延遲
- 存儲與緩存考量
- 針對推理效率調優計算資源
總結與後續步驟
最低要求
- 理解容器化應用概念
- 具備 Kubernetes 管理經驗
- 熟悉邊緣計算概念
受眾對象
- 部署分散式設備的 IoT 工程師
- 構建智能應用的雲原生開發人員
- 設計連接環境的邊緣架構師
21 小時
客戶評論 (4)
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Eric Scholze - NOW IT GmbH
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