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課程簡介
边缘 AI 与 Kubernetes 入门<\/p>\r\n
- \r\n
- 理解 AI 在边缘的角色<\/li>\r\n
- Kubernetes 作为分布式环境的编排器<\/li>\r\n
- 各行业的典型用例<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
适用于边缘环境的 Kubernetes 发行版<\/p>\r\n
- \r\n
- 比较 K3s、MicroK8s 和 KubeEdge<\/li>\r\n
- 安装与配置流程<\/li>\r\n
- 节点要求与部署模式<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
边缘 AI 部署架构<\/p>\r\n
- \r\n
- 集中式、分散式和混合边缘模型<\/li>\r\n
- 在受限节点之间分配资源<\/li>\r\n
- 多节点和远程集群拓扑<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
在边缘部署机器学习模型<\/p>\r\n
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- 使用容器封装推理工作负载<\/li>\r\n
- 在可用时使用 GPU 和加速器硬件<\/li>\r\n
- 管理分布式设备上的模型更新<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
通信与连接策略<\/p>\r\n
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- 处理间歇性和不稳定的网络状况<\/li>\r\n
- 边到云数据的同步技术<\/li>\r\n
- 消息队列与协议考量<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
边缘的可观测性与监控<\/p>\r\n
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- 轻量级监控方法<\/li>\r\n
- 从远程节点采集遥测数据<\/li>\r\n
- 调试分布式推理工作流<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
边缘 AI 部署的安全性<\/p>\r\n
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- 在受限设备上保护数据和模型<\/li>\r\n
- 安全启动与可信执行策略<\/li>\r\n
- 跨节点的身份验证与授权<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
边缘工作负载的性能优化<\/p>\r\n
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- 通过部署策略减少延迟<\/li>\r\n
- 存储与缓存考量<\/li>\r\n
- 为推理效率调整计算资源<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
总结与后续步骤<\/p>
最低要求
- \r\n
- 了解容器化应用<\/li>\r\n
- 具备 Kubernetes 管理经验<\/li>\r\n
- 熟悉边缘计算概念<\/li>\r\n<\/ul>\r\n
目标受众<\/strong><\/p>\r\n
- \r\n
- 部署分布式设备的 IoT 工程师<\/li>\r\n
- 构建智能应用的云原生开发者<\/li>\r\n
- 设计互联环境的边缘架构师<\/li>\r\n<\/ul>
21 小時
客戶評論 (4)
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Eric Scholze - NOW IT GmbH
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