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期間 21 時間
コース概要
ハイブリッドAI導入の基礎
- ハイブリッド、クラウド、エッジデプロイメントモデルの理解
- AIワークロードの特徴とインフラストラクチャの制約
- 最適なデプロイメントトポロジーの選択
DockerによるAIワークロードのコンテナ化
- GPUおよびCPU推論コンテナの構築
- 安全なイメージとレジストリ管理
- AI向け再現可能環境の実装
クラウド環境へのAIサービスのデプロイ
- Docker経由でのAWS、Azure、GCPでの推論実行
- モデルサービングのためのクラウドコンピューティングのプロビジョニング
- クラウドベースのAIエンドポイントのセキュリティ確保
エッジおよびオンプレミスデプロイ技術
- IoTデバイス、ゲートウェイ、マイクロサーバーでのAI実行
- エッジ環境向けの軽量ランタイム
- 断続的な接続性とローカル永続性の管理
ハイブリッドネットワークと安全な接続
- エッジとクラウド間の安全なトンネリング
- 証明書、シークレット、トークンベースアクセス
- 低レイテンシ推論のためのパフォーマンスチューニング
分散AIデプロイのオーケストレーション
- ハイブリッドセットアップ向けにK3s、K8s、または軽量オーケストレーションの使用
- サービスディスカバリーとワークロードスケジューリング
- 複数拠点へのロールアウト戦略の自動化
環境全体での監視と可観測性
- 拠点間での推論パフォーマンスの追跡
- ハイブリッドAIシステムの集中ログ管理
- 障害検出と自動回復
ハイブリッドAIシステムの拡張と最適化
- エッジクラスタとクラウドノードのスケーリング
- 帯域幅の使用量とキャッシュの最適化
- クラウドとエッジ間の計算負荷のバランス調整
まとめと次のステップ
要求
- コンテナ化コンセプトの理解
- Linuxコマンドライン操作の経験
- AIモデルデプロイメントワークフローの習熟
対象者
- インフラストラクチャアーキテクト
- サイト信頼性エンジニア(SRE)
- エッジおよびIoT開発者
お客様の声 (2)
以前申し上げたように、私のような(経験がない)者にとって、これはこれらのプログラムやツールなどの機能や働きを理解するための入り口となりました。
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
コース - Docker and Kubernetes
機械翻訳
多層型、構造化されたコースプログラム。
Bert Paelinckx - Cube SoftwareSolutions
コース - Introduction to Docker
機械翻訳