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課程簡介
邊際 AI 與 Kubernetes 簡介
- 理解 AI 在邊緣的角色
- 將 Kubernetes 作為分散式環境的協調器
- 各產業的典型用例
適用於邊緣環境的 Kubernetes 分發版本
- 比較 K3s、MicroK8s 和 KubeEdge
- 安裝與配置工作流程
- 節點需求與部署模式
邊際 AI 部署架構
- 集中式、分散式和混合邊緣模型
- 在受限節點上的資源分配
- 多節點與遠端叢集拓撲
在邊緣部署機器學習模型
- 使用容器打包推論工作負載
- 在有可用 GPU 和加速器硬體時加以利用
- 管理分散式裝置上的模型更新
通訊與連線策略
- 處理間歇性和不穩定的網路狀況
- 邊緣到雲端資料的同步技術
- 訊息佇列與通訊協定的考量
邊際的可觀察性與監控
- 輕量級監控方法
- 收集遠端節點的遙測資料
- 除錯分散式推論工作流程
邊際 AI 部署的安全措施
- 保護受限裝置上的資料與模型
- 安全啟動與可信執行策略
- 跨節點的認證與授權
邊緣工作負載的效能優化
- 透過部署策略降低延遲
- 儲存與快取的考量
- 調整計算資源以優化推論效率
總結與後續步驟
最低要求
- 理解容器化應用程式
- 具備 Kubernetes 管理經驗
- 熟悉邊緣運算概念
對象
- 部署分散式裝置的物聯網工程師
- 建構智能應用的雲端原生開發人員
- 設計連線環境的邊緣架構師
21 小時
客戶評論 (3)
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