Temario del curso
Fundamentos del despliegue de IA híbrida
- Comprensión de los modelos de despliegue híbrido, cloud y edge
- Características de las cargas de trabajo de IA y limitaciones de la infraestructura
- Selección de la topología de despliegue adecuada
Contenedorización de cargas de trabajo de IA con Docker
- Creación de contenedores de inferencia 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 inferencia en AWS, Azure y GCP mediante Docker
- Provisionamiento de recursos informáticos en la nube para el servicio de modelos
- Seguridad de los puntos finales de IA en la nube
Técnicas de despliegue edge e in situ
- Ejecución de IA en dispositivos IoT, puertas de enlace y microservidores
- Motores 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 distribuida
- Uso de K3s, K8s u orquestadores ligeros para entornos híbridos
- Descubrimiento de servicios y programación de cargas de trabajo
- Automatización de estrategias de despliegue en múltiples localizaciones
Monitorización y observabilidad entre entornos
- Seguimiento del rendimiento de la inferencia en distintas localizaciones
- Registro centralizado para sistemas de IA híbrida
- Detección de fallos y recuperación automatizada
Escalar y optimizar sistemas de IA híbrida
- Escalado de clústeres edge y nodos cloud
- Optimización del uso de ancho de banda y almacenamiento en caché
- Equilibrio de cargas de trabajo entre cloud y edge
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de contenedores
- Experiencia en operaciones de línea de comandos de Linux
- Conocimiento de los flujos de trabajo de despliegue de modelos de IA
Público objetivo
- Arquitectos de infraestructura
- Ingenieros de Fiabilidad del Sitio (SRE)
- Desarrolladores de edge e IoT
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