Contattataci

Struttura del corso

Fondamenti del Dipartimento dell'IA Ibrida

  • Comprensione dei modelli di dipartimento ibrido, cloud ed edge
  • Caratteristiche dei carichi di lavoro IA e vincoli infrastrutturali
  • Scelta della topologia di dipartimento più adatta

Containerizzazione dei Carichi di Lavoro IA con Docker

  • Creazione di container di inferenza GPU e CPU
  • Gestione sicura di immagini e registri
  • Implementazione di ambienti riproducibili per l'IA

Distribuzione dei Servizi IA su Ambienti Cloud

  • Esecuzione dell'inferenza su AWS, Azure e GCP tramite Docker
  • Provisioning di risorse computazionali cloud per il deployment di modelli
  • Sicurezza degli endpoint IA basati su cloud

Tecniche di Dipartimento Edge e On-Premise

  • Esecuzione dell'IA su dispositivi IoT, gateway e microserver
  • Runtime leggeri per ambienti edge
  • Gestione della connettività intermittente e persistenza locale

Rete Ibrida e Connettività Sicura

  • Tunneling sicuro tra edge e cloud
  • Certificati, segreti e accesso basato su token
  • Ottimizzazione delle prestazioni per inferenza a bassa latenza

Orchestrazione dei Dipartimenti IA Distribuiti

  • Utilizzo di K3s, K8s o orchestrazione leggera per setup ibridi
  • Scoperta servizi e pianificazione carichi di lavoro
  • Automazione delle strategie di rollout multi-sede

Monitoraggio e Osservabilità tra Ambienti

  • Tracciamento delle prestazioni dell'inferenza su diverse sedi
  • Logging centralizzato per sistemi IA ibridi
  • Rilevamento guasti e recupero automatizzato

Scalabilità e Ottimizzazione dei Sistemi IA Ibridi

  • Scalabilità di cluster edge e nodi cloud
  • Ottimizzazione dell'utilizzo della banda e caching
  • Bilanciamento dei carichi computazionali tra cloud ed edge

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti di containerizzazione
  • Esperienza con le operazioni a riga di comando Linux
  • Conoscenza dei flussi di lavoro di distribuzione dei modelli IA

Destinatari

  • Architetti infrastrutturali
  • Ingegneri SRE (Site Reliability Engineers)
  • Sviluppatori Edge e IoT
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

Recensioni (3)

Corsi in Arrivo

Categorie relative