Ta kontakt
 Varighet 21 timer

Kursplan

Introduksjon til Edge AI og Kubernetes

  • Å forstå rollen til AI ved kanten
  • Kubernetes som orkestrator for distribuerte miljøer
  • Typiske bruksområder i ulike bransjer

Kubernetes-distribusjoner for edge-miljøer

  • Sammenligning av K3s, MicroK8s og KubeEdge
  • Installasjons- og konfigureringsflyter
  • Nodekrav og deployment-mønster

Akkurater for Edge AI-deployments

  • Sentraliserte, desentraliserte og hybrid edge-modeller
  • Ressursallokering over ressursbegrensede noder
  • Multi-node og fjerne kluster topologier

Deployment av maskinlæringsmodeller ved kanten

  • Pakking av inferansearbeidsbelastninger med containere
  • Bruk av GPU- og akseleratorhøvel når tilgjengelig
  • Administrasjon av modelloppdateringer på distribuerte enheter

Kommunikasjons- og connectivitetsstrategier

  • Håndtering av intermitterende og ustabile nettverksforhold
  • Synkroniseringsteknikker for data fra edge til cloud
  • Meldingskøer og overveielser angående protokoller

Observabilitet og overvåkning ved kanten

  • Lettvekts overvåkingsmetoder
  • Innsamling av telemetri fra fjerne noder
  • Feilsøking av distribuerte inferanseflyter

Sikkerhet for Edge AI-deployments

  • Beskyttelse av data og modeller på ressursbegrensede enheter
  • Sikker oppstart og strategier for betrodd eksekusjon
  • Autentisering og autorisering mellom noder

Ytelsesoptimalisering for edge-arbeidsbelastninger

  • Redusering av latens gjennom deployment-strategier
  • Lagrings- og hurtigbufre-vektelag
  • Justering av beregningsressurser for inferanseeffektivitet

Oppsummering og neste steg

Krav

  • En forståelse av containeriserte applikasjoner
  • Opplevelse med Kubernetes-administrasjon
  • Kjennskap til edge computing-konsepter

Målgruppe

  • IoT-ingeniører som deployer distribuerte enheter
  • Cloud-native utviklere som bygger intelligente applikasjoner
  • Edge-arkitekter som designer sammenkoblede miljøer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (2)

Kommende kurs

Relaterte kategorier