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Plan du cours

Introduction à l’IA de bout en bout et à Kubernetes

  • Comprendre le rôle de l’IA à la périphérie
  • Kubernetes comme orchestrateur pour les environnements distribués
  • Cas d’usage typiques dans divers secteurs

Distributions Kubernetes pour les environnements de bout en bout

  • Comparaison de K3s, MicroK8s et KubeEdge
  • Flux d’installation et de configuration
  • Exigences des nœuds et modèles de déploiement

Architectures pour le déploiement de l’IA de bout en bout

  • Modèles centralisés, décentralisés et hybrides de bout en bout
  • Allocation des ressources sur des nœuds aux ressources limitées
  • Topologies de clusters multi-nœuds et distants

Déploiement de modèles de machine learning à la périphérie

  • Emballage des charges de travail d’inférence avec des conteneurs
  • Utilisation du matériel GPU et accélérateurs lorsqu’ils sont disponibles
  • Gestion des mises à jour des modèles sur les appareils distribués

Stratégies de communication et de connectivité

  • Gestion des conditions réseau intermittentes et instables
  • Techniques de synchronisation pour les données de bout en bout vers le cloud
  • File de messages et considérations de protocoles

Observabilité et supervision à la périphérie

  • Approches de supervision légères
  • Collecte de télémétrie depuis les nœuds distants
  • Débogage des flux de travail d’inférence distribués

Sécurité pour les déploiements d’IA de bout en bout

  • Protection des données et des modèles sur des appareils aux ressources limitées
  • Stratégies de démarrage sécurisé et d’exécution de confiance
  • Authentification et autorisation entre les nœuds

Optimisation des performances pour les charges de travail de bout en bout

  • Réduction de la latence grâce à des stratégies de déploiement
  • Considérations sur le stockage et la mise en cache
  • Ajustement des ressources de calcul pour l’efficacité de l’inférence

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des applications conteneurisées
  • Une expérience dans l’administration de Kubernetes
  • Une familiarité avec les concepts de l’informatique de bout en bout

Public cible

  • Ingénieurs IoT déployant des appareils distribués
  • Développeurs cloud-natifs concevant des applications intelligentes
  • Architectes de bout en bout concevant des environnements connectés
 21 Heures

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