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課程簡介
Edge AI(邊緣人工智慧)與 Kubernetes 簡介
- 了解 AI 在邊緣運算中的角色
- 將 Kubernetes 作為分散式環境的調度器
- 跨產業的典型應用案例
邊緣環境適用的 Kubernetes 分發版本
- 比較 K3s、MicroK8s 和 KubeEdge
- 安裝與組態流程
- 節點需求與部署模式
邊緣 AI 部署架構
- 集中式、分散式及混合式邊緣模型
- 資源受限節點上的資源分配
- 多節點與遠端叢集拓撲結構
在邊緣部署機器學習模型
- 使用容器包裝推論工作負載
- 在可用時利用 GPU 與加速器硬體
- 管理分散式設備上的模型更新
通訊與連線策略
- 處理間歇性且不穩定的網路狀況
- 邊緣至雲端資料的同步技術
- 訊息佇列與通訊協定的考量
邊緣的可觀測性與監控
- 輕量級的監控方法
- 從遠端節點收集遙測數據
- 除錯分散式推論工作流程
Edge AI 部署的安全性
- 保護資源受限設備上的資料與模型
- 安全開機與可信執行環境策略
- 跨節點的驗證與授權
邊緣工作負載的效能最佳化
- 透過部署策略降低延遲
- 儲存與快取的考量
- 調整運算資源以優化推論效率
總結與後續步驟
最低要求
- 具備容器化應用程式的基本理解
- 具備 Kubernetes 管理經驗
- 熟悉邊緣運算概念
目標受眾
- 部署分散式設備的物聯網工程師
- 建構智慧應用系統的雲端原生開發人員
- 設計連接環境的邊緣架構師
21 小時
客戶評論 (3)
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