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Plan du cours

Introduction à l'IA en périphérie et à Kubernetes

  • Comprendre le rôle de l'IA en périphérie
  • Kubernetes comme orchestrateur pour les environnements distribués
  • Cas d'usage typiques dans divers secteurs

Distributions Kubernetes pour les environnements en périphérie

  • Comparaison de K3s, MicroK8s et KubeEdge
  • Flux de travail d'installation et de configuration
  • Exigences des nœuds et schémas de déploiement

Architectures pour le déploiement de l'IA en périphérie

  • Modèles centralisés, décentralisés et hybrides en périphérie
  • Allocation des ressources sur des nœuds aux contraintes limitées
  • Topologies de clusters multi-nœuds et distants

Déploiement de modèles de machine learning en périphérie

  • Emballer les charges de travail d'inférence avec des conteneurs
  • Utiliser du matériel GPU et des accélérateurs lorsque disponibles
  • Gérer les mises à jour des modèles sur des appareils distribués

Stratégies de communication et de connectivité

  • Gérer des conditions réseau intermittentes et instables
  • Techniques de synchronisation pour les données entre la périphérie et le cloud
  • Files d'attente de messages et considérations protocolaires

Observabilité et surveillance en périphérie

  • Approches de surveillance légères
  • Collecte de télémesures à partir de nœuds distants
  • Débogement des flux de travail d'inférence distribuée

Sécurité des déploiements d'IA en périphérie

  • Protection des données et des modèles sur des appareils aux ressources limitées
  • Démarrage sécurisé et stratégies d'exécution de confiance
  • Authentification et autorisation entre les nœuds

Optimisation des performances pour les charges de travail en périphérie

  • Réduction de la latence grâce aux stratégies de déploiement
  • Considérations relatives au stockage et à la mise en cache
  • Ajustement des ressources de calcul pour l'efficacité de l'inférence

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des applications conteneurisées
  • De l'expérience en administration Kubernetes
  • Une familiarité avec les concepts du calcul en périphérie

Audience cible

  • Ingénieurs IoT déployant des appareils distribués
  • Développeurs cloud-natifs créant des applications intelligentes
  • Architectes en périphérie concevant des environnements connectés
 21 Heures

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