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코스 개요
하이브리드 AI 배포의 기초
- 하이브리드, 클라우드 및 엣지 배포 모델 이해
- AI 워크로드 특성과 인프라 제약 조건
- 적절한 배포 토폴로지 선택
Docker를 사용한 AI 워크로드 컨테이너화
- GPU 및 CPU 추론 컨테이너 빌드
- 보안 이미지 및 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 강화
엣지 및 온프레미스 배포 기술
- IoT 장치, 게이트웨이 및 마이크로서버에서 AI 실행
- 엣지 환경을 위한 경량 런타임
- 간헐적 연결성 및 로컬 영구 저장소 관리
하이브리드 네트워킹 및 안전한 연결
- 엣지와 클라우드 간 보안 터널링
- 인증서, 비밀 키 및 토큰 기반 접근 제어
- 저지연 추론을 위한 성능 튜닝
분산형 AI 배포 오케스트레이션
- 하이브리드 설치를 위한 K3s, K8s 또는 경량 오케스트레이션 사용
- 서비스 발견 및 워크로드 스케줄링
- 다중 위치 롤아웃 전략 자동화
환경 전반의 모니터링 및 관찰 가능성
- 위치 간 추론 성능 추적
- 하이브리드 AI 시스템을 위한 중앙 집중식 로깅
- 결함 감지 및 자동 복구
하이브리드 AI 시스템의 확장 및 최적화
- 엣지 클러스터 및 클라우드 노드 확장
- 대역폭 사용량 및 캐싱 최적화
- 클라우드와 엣지 간 컴퓨팅 부하 균형 조정
요약 및 다음 단계
요건
- 컨테이너화 개념에 대한 이해
- 리눅스 명령줄 작업 경험
- AI 모델 배포 워크플로우에 대한 친숙함
대상
- 인프라 아키텍트
- Site Reliability Engineers(SREs)
- 엣지 및 IoT 개발자
21 시간
회원 평가 (3)
트레이너가 지식을 어떻게 효과적으로 전달하는지
Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
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