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課程簡介
混合式 AI 部署基礎
- 了解混合式、雲端及邊緣部署模型
- AI 負載特性與基礎設施限制
- 選擇合適的部署拓撲結構
使用 Docker 將 AI 負載容器化
- 建立 GPU 與 CPU 推理容器
- 管理安全影像與登錄檔伺服器
- 為 AI 實現可重現的環境
將 AI 服務部署至雲端環境
- 透過 Docker 在 AWS、Azure 及 GCP 上執行推理
- 配置雲端運算資源以進行模型推論
- 保護基於雲端的 AI 端點
邊緣與內部部署技術
- 在物聯網裝置、閘道器及微伺服器上運行 AI
- 適用於邊緣環境的輕量級執行時環境
- 管理間歇性連線與本地持久化儲存
混合網路與安全連線
- 在邊緣與雲端之間建立安全隧道
- 憑證、機密及基於權杖的存取控制
- 針對低延遲推理效能進行微調
協調分散式 AI 部署
- 使用 K3s、K8s 或輕量級協調工具處理混合環境
- 服務發現與負載排程
- 自動化多地點推出策略
跨環境監控與可觀測性
- 追蹤各地點的推理效能
- 為混合式 AI 系統建立集中式日誌
- 故障偵測與自動復原
擴展與最佳化混合式 AI 系統
- 擴展邊緣叢集與雲端節點
- 最佳化頻寬使用與快取機制
- 平衡雲端與邊緣之間的運算負載
總結與後續步驟
最低要求
- 了解容器化概念
- 具備 Linux 命令列操作經驗
- 熟悉 AI 模型部署工作流程
受眾
- 基礎架構架構師
- 網站可靠性工程師 (SREs)
- 邊緣與物聯網開發人員
21 小時
客戶評論 (3)
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