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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ワークロードの特徴とインフラストラクチャの制約条件
- 適切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用推論コンテナの構築
- 安全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メント
- Docker経由でAWS、Azure、GCP上で推論を実行する
- モデルサービング用のクラウドコンピューティングプロビジョニング
- クラウドベースのAIエンドポイントのセキュリティ強化
エッジおよびオンプレミスデプロイメント技術
- IoTデバイス、ゲートウェイ、マイクロサーバー上での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化の管理
ハイブリッドネットワークとセキュアな接続性
- エッジとクラウド間のセキュアなトンネリング
- 証明書、シークレット、トークンベースのアクセス制御
- 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環境での運用
- 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
- 複数拠点への展開戦略の自動化
環境全体における監視と観測性
- 各拠点間の推論パフォーマンスの追跡
- ハイブリッドAIシステムのための中央集権型ログ管理
- 障害検出と自動復旧
ハイブリッドAIシステムのスケールアップと最適化
- エッジクラスターおよびクラウドノードのスケールアウト
- 帯域幅の使用効率化とキャッシングの最適化
- クラウドとエッジ間での計算負荷のバランス調整
要約と次のステップ
要求
- コンテナ化の概念に関する理解
- Linuxコマンドライン操作の実務経験
- AIモデルデプロイメントワークフローへの親しみ
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
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