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 Durée 21 heures

Plan du cours

Introduction à l'Edge AI et à Kubernetes

  • Comprendre le rôle de l'IA à la périphérie du réseau
  • Kubernetes en tant qu'orchestrateur pour les environnements distribués
  • Cas d'utilisation typiques dans diverses industries

Distributions Kubernetes pour les environnements Edge

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

Architectures pour le déploiement de l'Edge AI

  • Modèles Edge centralisés, décentralisés et hybrides
  • Allocation des ressources sur des nœuds contraints
  • Topologies de clusters multi-nœuds et distants

Déploiement de modèles de machine learning à la périphérie

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

Stratégies de communication et de connectivité

  • Gestion des conditions de réseau intermittentes ou instables
  • Techniques de synchronisation pour les données Edge-to-Cloud
  • File d'attente de messages et considérations protocolaires

Observabilité et supervision à la périphérie

  • Approches de supervision légères
  • Collecte de télémétrie depuis les nœuds distants
  • Débogage des flux de travail d'inférence distribuée

Sécurité des déploiements Edge AI

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

Optimisation des performances des charges de travail Edge

  • Réduction de la latence grâce aux stratégies de déploiement
  • Considérations en matière de stockage et de cache
  • Réglage des ressources de calcul pour l'efficacité de l'inférence

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Comprendre les applications conteneurisées
  • Expérience dans l'administration de Kubernetes
  • Familiarité avec les concepts de l'informatique en périphérie (edge computing)

Public cible

  • Ingénieurs IoT déployant des appareils distribués
  • Développeurs cloud-native créant des applications intelligentes
  • Architectes Edge concevant des environnements connectés

Nombre de participants


Prix par participant

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