Temario del curso
Fundamentos de la Implementación Híbrida de IA
- Comprensión de modelos de implementación híbridos, en nube y edge
- Características de las cargas de trabajo de IA y restricciones de infraestructura
- Elección de la topología de implementación adecuada
Contenerización de Cargas de Trabajo de IA con Docker
- Creación de contenedores de inferencia GPU y CPU
- Administración de imágenes seguras y registros
- Implementación de entornos reproducibles para IA
Implementación de Servicios de IA en Entornos de Nube
- Ejecución de inferencia en AWS, Azure y GCP mediante Docker
- Provisión de computación en la nube para el servicio de modelos
- Seguridad de puntos finales de IA basados en la nube
Técnicas de Implementación Edge y On-Prem
- Ejecución de IA en dispositivos IoT, gateways y microservidores
- Tiempos de ejecución ligeros para entornos edge
- Administración de conectividad intermitente y persistencia local
Redes Híbridas y Conectividad Segura
- Túneles seguros entre edge y nube
- Certificados, secretos y acceso basado en tokens
- Ajuste de rendimiento para inferencia con baja latencia
Orquestación de Implementaciones de IA Distribuidas
- Uso de K3s, K8s o orquestación ligera para configuraciones híbridas
- Descubrimiento de servicios y programación de cargas de trabajo
- Automatización de estrategias de implementación multi-ubicación
Monitoreo y Observabilidad en Entornos Diversos
- Seguimiento del rendimiento de la inferencia en diferentes ubicaciones
- Registro centralizado para sistemas de IA híbridos
- Detección de fallas y recuperación automática
Escalado y Optimización de Sistemas Híbridos de IA
- Escalado de clústeres edge y nodos en la nube
- Optimización del uso de ancho de banda y caché
- Balanceo de cargas de computación entre nube y edge
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de contenerización
- Experiencia con operaciones en la línea de comandos de Linux
- Familiaridad con flujos de trabajo de implementación de modelos de IA
Audiencia
- Arquitectos de infraestructura
- Ingenieros de Fiabilidad del Sitio (SREs)
- Desarrolladores de Edge y IoT
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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Testimonios (5)
OC es nuevo para nosotros y aprendimos mucho, los laboratorios fueron excelentes
sharkey dollie
Curso - OpenShift 4 for Administrators
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Muy informativo y conciso. Práctica hands-on
Gil Matias - FINEOS
Curso - Introduction to Docker
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Laboratorios y discusiones técnicas.
Dinesh Panchal - AXA XL
Curso - Advanced Docker
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Que Brian tiene buen conocimiento del tema y explica bien
Francisco Demetrio Quitral - IMED S.A
Curso - Rancher: administra tus contenedores Docker
Proporcionó una buena base para Docker y Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
Curso - Docker (introducing Kubernetes)
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