Prenez contact avec nous
 Durée 21 heures

Plan du cours

Introduction à l'IA de périphérie et à Kubernetes

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

Distributions Kubernetes pour les environnements de périphérie

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

Architectures pour le déploiement de l'IA de périphérie

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

Déploiement de modèles d'apprentissage machine en périphérie

  • Emballage des charges de travail d'inférence dans des conteneurs
  • Utilisation du matériel GPU et accélérateur lorsque disponible
  • Gestion des mises à jour des modèles sur les appareils distribués

Stratégies de communication et de connectivité

  • Gestion des conditions réseau intermittentes et instables
  • Techniques de synchronisation des données entre la périphérie et le cloud
  • Files de messages et considérations protocolaires

Observabilité et supervision en périphérie

  • Approches de supervision légères
  • Collecte de la télémétrie des nœuds distants
  • Débogage des flux de travail d'inférence distribués

Sécurité des déploiements d'IA de 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 des charges de travail de périphérie

  • Réduction de la latence par des 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
  • Une expérience en administration de Kubernetes
  • Une connaissance des concepts de l'informatique de périphérie (edge computing)

Public cible

  • Ingénieurs IoT déployant des appareils distribués
  • Développeurs cloud natifs créant des applications intelligentes
  • Architectes de périphérie concevant des environnements connectés

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (2)

Cours à venir

Catégories Similaires