Liên hệ với chúng tôi
 Thời gian kéo dài 21 Giờ học

Đề cương khóa học

Giới thiệu về Edge AI và Kubernetes

  • Hiểu vai trò của AI tại biên
  • Kubernetes như một bộ điều phối cho các môi trường phân tán
  • Các trường hợp sử dụng điển hình trong các ngành

Các phân phối Kubernetes cho môi trường biên

  • So sánh K3s, MicroK8s và KubeEdge
  • Các luồng làm việc cài đặt và cấu hình
  • Yêu cầu về nút và các mẫu triển khai

Kiến trúc cho việc triển khai Edge AI

  • Các mô hình biên tập trung, phi tập trung và lai ghép
  • Phân bổ tài nguyên trên các nút có hạn chế
  • Các kiến trúc cụm đa nút và từ xa

Triển khai các mô hình máy học tại biên

  • Gói hóa các tác vụ suy luận bằng container
  • Sử dụng phần cứng GPU và bộ tăng tốc khi có sẵn
  • Quản lý việc cập nhật mô hình trên các thiết bị phân tán

Chiến lược giao tiếp và kết nối

  • Ứng phó với các điều kiện mạng gián đoạn và bất ổn
  • Kỹ thuật đồng bộ hóa cho dữ liệu từ biên đến cloud
  • Các hàng đợi tin nhắn và các cân nhắc về giao thức

Quan sát và giám sát tại biên

  • Các phương pháp giám sát nhẹ
  • Thu thập dữ liệu viễn từ các nút từ xa
  • Chẩn đoán các luồng suy luận phân tán

Bảo mật cho các triển khai Edge AI

  • Bảo vệ dữ liệu và mô hình trên các thiết bị hạn chế
  • Các chiến lược khởi động an toàn và thực thi đáng tin cậy
  • Xác thực và ủy quyền trên các nút

Tối ưu hóa hiệu suất cho các tác vụ biên

  • Giảm độ trễ thông qua các chiến lược triển khai
  • Các cân nhắc về lưu trữ và bộ đệm
  • Điều chỉnh tài nguyên tính toán để hiệu quả suy luận

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về các ứng dụng trong container
  • Kinh nghiệm quản trị Kubernetes
  • Quen thuộc với các khái niệm tính toán biên

Đối tượng người học

  • Kỹ sư IoT triển khai các thiết bị phân tán
  • Nhà phát triển bản địa cloud (cloud-native) xây dựng các ứng dụng thông minh
  • Kiến trúc sư biên thiết kế các môi trường kết nối

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (2)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan