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課程時長 21 時間:
課程簡介
边缘 AI 与 Kubernetes 简介
- 理解 AI 在边缘的作用
- Kubernetes 作为分布式环境的编排器
- 跨行业的典型用例
面向边缘环境的 Kubernetes 发行版
- 比较 K3s、MicroK8s 和 KubeEdge
- 安装与配置流程
- 节点要求和部署模式
边缘 AI 部署架构
- 集中式、分散式和混合边缘模型
- 受限节点间的资源分配
- 多节点和远程集群拓扑
在边缘部署机器学习模型
- 使用容器打包推理工作负载
- 在可用时使用 GPU 和加速器硬件
- 管理分布式设备上的模型更新
通信与连接策略
- 处理间歇性和不稳定的网络状况
- 边缘到云端数据的同步技术
- 消息队列和协议考量
边缘的可观测性与监控
- 轻量级监控方法
- 从远程节点收集遥测数据
- 调试分布式推理工作流
边缘 AI 部署的安全保障
- 在受限设备上保护数据和模型
- 安全启动和可信执行策略
- 跨节点的身份验证与授权
边缘工作负载的性能优化
- 通过部署策略降低延迟
- 存储与缓存考量
- 调优计算资源以提升推理效率
总结与后续步骤
最低要求
- 了解容器化应用
- 具备 Kubernetes 管理经验
- 熟悉边缘计算概念
目标受众
- 部署分布式设备的 IoT 工程师
- 构建智能应用的云原生开发者
- 设计互联环境的边缘架构师
客戶評論 (2)
如前所述,对于像我这样没有经验的人来说,这是了解这些程序/工具等功能与用途的入门途径。
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
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對容器/Kubernetes及其交互方式的基本理解 OpenShift平臺的功能
Eric Scholze - NOW IT GmbH
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