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코스 개요
하이브리드 AI 배포 기초
- 하이브리드, 클라우드, 엣지 배포 모델 이해
- AI 워크로드 특성과 인프라 제약 사항
- 적합한 배포 토폴로지 선택
Docker를 사용한 AI 워크로드 컨테이너화
- GPU 및 CPU 추론 컨테이너 구축
- 안전한 이미지와 레지스트리 관리
- AI를 위한 재현 가능한 환경 구현
클라우드 환경으로 AI 서비스 배포
- Docker를 통해 AWS, Azure, GCP에서 추론 실행
- 모델 서빙을 위한 클라우드 컴퓨팅 프로비저닝
- 클라우드 기반 AI 엔드포인트 보안
엣지 및 온프레미스 배포 기법
- IoT 장치, 게이트웨이, 마이크로서버에서 AI 실행
- 엣지 환경을 위한 가벼운 런타임
- 간헐적인 연결성과 로컬 지속성 관리
하이브리드 네트워킹 및 안전한 연결
- 엣지와 클라우드 간의 안전한 터널링
- 인증서, 비밀번호, 토큰 기반 액세스
- 저지연 추론을 위한 성능 최적화
분산된 AI 배포 오케스트레이션
- K3s, K8s, 또는 가벼운 오케스트레이션을 사용한 하이브리드 설정
- 서비스 발견 및 워크로드 스케줄링
- 다중 위치 롤아웃 전략 자동화
환경 간 모니터링 및 가시성
- 위치별 추론 성능 추적
- 하이브리드 AI 시스템을 위한 중앙 집중식 로깅
- 고장 감지 및 자동 복구
하이브리드 AI 시스템 확장 및 최적화
- 엣지 클러스터와 클라우드 노드의 확장
- 대역폭 사용 및 캐싱 최적화
- 클라우드와 엣지 간 컴퓨팅 부하 균형 조정
요약 및 다음 단계
요건
- 컨테이너화 개념 이해
- Linux 명령줄 작업 경험
- AI 모델 배포 워크플로에 익숙함
대상 청중
- 인프라 아키텍트
- 사이트 신뢰성 엔지니어(SREs)
- 엣지 및 IoT 개발자
21 시간
회원 평가 (5)
OC는 우리에게 새로운 것이었고, 많은 것을 배웠으며 실습이 매우 우수했습니다.
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매우 유익하고 핵심을 찌르는 내용입니다. 실습이 포함되어 있습니다.
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