Temario del curso
Fundamentos del Despliegue de IA Híbrida
- Comprensión de modelos de implementación híbridos, cloud y edge
- Características de las cargas de trabajo de IA y restricciones de infraestructura
- Elegir la topología de implementación adecuada
Contenerización de Cargas de Trabajo de IA con Docker
- Creación de contenedores de inferencia con GPU y CPU
- Gestión de imágenes y registros seguros
- Implementación de entornos reproducibles para IA
Despliegue de Servicios de IA en Entornos Cloud
- Ejecución de inferencias en AWS, Azure y GCP mediante Docker
- Provisionamiento de capacidad de cómputo cloud para la entrega de modelos
- Seguridad de endpoints de IA en la nube
Técnicas de Despliegue Edge y On-Premise
- Ejecución de IA en dispositivos IoT, gateways y microservers
- Runtimes ligeros para entornos edge
- Gestión de conectividad intermitente y persistencia local
Redes Híbridas y Conectividad Segura
- Túneles seguros entre edge y cloud
- Certificados, secretos y acceso basado en tokens
- Ajuste de rendimiento para inferencia de baja latencia
Orquestación de Despliegues de IA Distribuidos
- Uso de K3s, K8s u orquestación ligera para entornos híbridos
- Descubrimiento de servicios y planificación de cargas de trabajo
- Automatización de estrategias de despliegue multiubicación
Monitoreo y Observabilidad en Todos los Entornos
- Seguimiento del rendimiento de la inferencia entre ubicaciones
- Registro centralizado para sistemas de IA híbridos
- Detección de fallos y recuperación automatizada
Escalado y Optimización de Sistemas de IA Híbridos
- Escalar clústeres edge y nodos cloud
- Optimización del uso del ancho de banda y almacenamiento en caché
- Equilibrar la carga de cómputo entre cloud y edge
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de contenedores
- Experiencia en el uso de la línea de comandos de Linux
- Familiaridad con flujos de trabajo de implementación de modelos de IA
Público Objetivo
- Arquitectos de infraestructura
- Ingenieros de Confiabilidad del Sitio (SREs)
- Desarrolladores de edge e IoT
Reseñas (2)
Como mencioné anteriormente, para una persona como yo (sin experiencia), esto supuso una puerta de entrada para comprender las funciones y características de estos programas, herramientas y demás.
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
Curso - Docker and Kubernetes
Traducción Automática
programa de cursos estructurado en múltiples niveles.
Bert Paelinckx - Cube SoftwareSolutions
Curso - Introduction to Docker
Traducción Automática
