Eğitim İçeriği

Hybrid AI Dağıtımının Temelleri

  • Hibrit, bulut ve kenar dağıtım modellerini anlamak
  • AI iş yükü özellikleri ve altyapı kısıtlamaları
  • Uygun dağıtım topolojisini seçmek

Docker ile AI İş Yüklerini Kapsayıcılaştırma

  • GPU ve CPU çıkarım kapsayıcıları oluşturma
  • Güvenli imajlar ve depoları yönetme
  • AI için yeniden üretilebilir ortamlar uygulama

Bulut Ortamlarına AI Hizmetlerinin Dağıtımı

  • AWS, Azure ve GCP üzerinden Docker kullanarak çıkarım çalıştırma
  • Model hizmeti için bulut hesaplama sağlama
  • Bulut tabanlı AI uç noktalarını güvenleştirmek

Kenar ve Şirket İçi Dağıtım Teknikleri

  • IoT cihazları, ağ geçitleri ve mikroserverlarda AI çalıştırma
  • Kenar ortamları için hafif çalışma zamanları
  • Aralıksız bağlantılılığı ve yerel kalıcılığı yönetme

Hibrit Ağlama ve Güvenli Bağlantı

  • Kenar ve bulut arasında güvenli tunnelling
  • Sertifikalar, gizli anahtarlar ve token tabanlı erişim
  • Düşük gecikmeli çıkarım için performans ayarlaması

Dağıtılmış AI Dağıtımını Orkestrasyon

  • K3s, K8s veya hafif orkestrasyonu kullanarak hibrit kurulumlar için
  • Hizmet keşfi ve iş yükü planlaması
  • Çok lokasyonlu dağıtma stratejilerini otomasyon

Ortamlar Arasında İzleme ve Gözlem

  • Konumlar arasında çıkarım performansını izleme
  • Hibrit AI sistemleri için merkezi günlük kaydı
  • Hata tespiti ve otomatik kurtarma

Hibrit AI Sistemlerinin Ölçeklendirilmesi ve Optimizasyonu

  • Kenar kümelerini ve bulut düğümlerini ölçeklendirme
  • Bant genişliğini ve önbelleklemeyi optimize etme
  • Bulut ve kenar arasında hesaplama yükünü dengeleme

Özet ve Son Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Kapsayıcılaştırma kavramlarına aşinalık
  • Linux komut satırı işlemlerinde deneyim
  • AI model dağıtım iş akışlarıyla tanıamiliarlık

Hedef Kitle

  • Altyapı mimarları
  • Site Güvenilirlik Mühendisleri (SREs)
  • Kenar ve IoT geliştiricileri
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (5)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler