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コース概要
ハイブリッドAIデプロイメントの基礎
- 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ワークロード特性とインフラ制約
- 適切なデプロイトポロジーの選択
Dockerを使用したAIワークロードのコンテナ化
- GPUとCPU推論コンテナーの構築
- セキュアなイメージとレジストリの管理
- AI用の再現可能な環境の実装
クラウド環境へのAIサービスのデプロイ
- Dockerを介してAWS、Azure、GCPで推論を実行
- モデルサービング用のクラウドコンピュートプロビジョニング
- 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メント手法
- IoTデバイス、ゲートウェイ、マイクロサーバーでのAI実行
- エッジ環境用の軽量ランタイム
- 間欠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キングとセキュア接続
- エッジとクラウド間のセキュアトンネル
- 証明書、シークレット、トークンベースのアクセス
- 低遅延推論のためのパフォーマンスチューニング
分散型AIデプロイメントのオーケストレーション
- K3s、K8s、または軽量オーケストレーションを使用したハイブリッドセットアップ
- サービスディスカバリとワークロードスケジューリング
- 複数拠点展開戦略の自動化
環境間の監視と可観測性
- 様々なロケーション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
- 故障検出と自動復旧
ハイブリッドAIシステムのスケーリングと最適化
- エッジクラスタとクラウドノードのスケーリング
- バンド幅使用量とキャッシュの最適化
- クラウドとエッジ間での計算負荷のバランス調整
まとめと次なるステップ
要求
- コンテナ化概念の理解
- 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に関する知識
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
21 時間
お客様の声 (5)
OCは私たちにとって新しいものであり、多くのことを学びました。実習も非常に優れていました。
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