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기간 21 시간
코스 개요
하이브리드 AI 배포의 기초
- 하이브리드, 클라우드, 엣지 배포 모델 이해
- AI 워크로드 특성 및 인프라 제약 조건
- 적합한 배포 토폴로지 선택
Docker를 활용한 AI 워크로드 컨테이너화
- GPU 및 CPU 추론 컨테이너 구축
- 안전한 이미지 및 레지스트리 관리
- AI를 위한 재현 가능한 환경 구현
클라우드 환경으로의 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 기술
- IoT 디바이스, 게이트웨이, 마이크로서버에서 AI 실행
- 엣지 환경을 위한 경량 런타임
- 불연속 연결성 및 로컬 영속성 관리
하이브리드 네트워킹 및 안전한 연결성
- 엣지와 클라우드 간의 안전한 터널링
- 인증서, 시크릿, 토큰 기반 접근
- 낮은 지연 시간 추론을 위한 성능 튜닝
분산 AI 배포 오케스트레이션
- 하이브리드 설정을 위한 K3s, K8s 또는 경량 오케스트레이션 사용
- 서비스 디스커버리 및 워크로드 스케줄링
- 다중 위치 롤아웃 전략 자동화
환경 전반의 모니터링 및 관측 가능성
- 위치 전반의 추론 성능 추적
- 하이브리드 AI 시스템을 위한 중앙 집중식 로깅
- 고장 감지 및 자동 복구
하이브리드 AI 시스템 확장 및 최적화
- 엣지 클러스터 및 클라우드 노드 확장
- 대역폭 사용량 및 캐싱 최적화
- 클라우드와 엣지 간의 컴퓨팅 부하 균형
요약 및 다음 단계
요건
- 컨테이너화 개념에 대한 이해
- Linux 명령줄 작업 경험
- AI 모델 배포 워크플로에 대한 친숙함
대상 독자
- 인프라 아키텍트
- 사이트 리아빌리티 엔지니어 (SREs)
- 엣지 및 IoT 개발자
회원 평가 (2)
전에 말씀드린 대로, 저처럼 경험치가 전혀 없는 사람에게는 이러한 프로그램과 도구 등의 기능과 작동 방식을 이해할 수 있는 첫걸음이었습니다.
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
코스 - Docker and Kubernetes
기계 번역됨
다층적이고 구조화된 학습 프로그램입니다.
Bert Paelinckx - Cube SoftwareSolutions
코스 - Introduction to Docker
기계 번역됨
