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Temario del curso

Fundamentos del Despliegue de IA Híbrida

  • Comprensión de los modelos de despliegue híbrido, en la nube y edge
  • Características de las cargas de trabajo de IA y limitaciones de la infraestructura
  • Elegir la topología de despliegue adecuada

Contenerización de Cargas de Trabajo de IA con Docker

  • Construcción de contenedores de inferencia para GPU y CPU
  • Gestión de imágenes y registros seguros
  • Implementación de entornos reproducibles para IA

Despliegue de Servicios de IA en Entornos de Nube

  • Ejecución de inferencia en AWS, Azure y GCP mediante Docker
  • Provisión de capacidad de cómputo en la nube para el servicio de modelos
  • Seguridad de los puntos finales de IA en la nube

Técnicas de Despliegue en Edge y Local (On-Prem)

  • Ejecución de IA en dispositivos IoT, gateways y microserving servers
  • Runtimes ligeros para entornos edge
  • Gestión de conectividad intermitente y persistencia local

Redes Híbridas y Conectividad Segura

  • Túneles seguros entre edge y nube
  • Certificados, secretos y acceso basado en tokens
  • Ajuste de rendimiento para inferencia de baja latencia

Orquestación de Despliegues de IA Distribuidos

  • Uso de K3s, K8s u orquestación ligera para configuraciones híbridas
  • Descubrimiento de servicios y planificación de cargas de trabajo
  • Automatización de estrategias de implementación multiubicación

Monitoreo y Observabilidad en Diferentes Entornos

  • Seguimiento del rendimiento de la inferencia en múltiples ubicaciones
  • Registros centralizados para sistemas de IA híbrida
  • Detección de fallos y recuperación automatizada

Escalar y Optimizar Sistemas de IA Híbridos

  • Escala de clusters edge y nodos en la nube
  • Optimización del uso de ancho de banda y caché
  • Balanceo de cargas de cómputo entre la nube y edge

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de contenerización
  • Experiencia con operaciones de línea de comandos en Linux
  • Conocimiento de los flujos de trabajo de despliegue de modelos de IA

Público objetivo

  • Arquitectos de infraestructura
  • Ingenieros de Confiabilidad del Sitio (SREs)
  • Desarrolladores de edge e IoT
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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