Programa do Curso
Fundamentos da Implantação de IA Híbrida
- Compreensão dos modelos de implantação híbridos, de nuvem e de borda
- Características das cargas de trabalho de IA e restrições de infraestrutura
- Escolha da topologia de implantação adequada
Contêinerização de Cargas de Trabalho de IA com Docker
- Criação de contêineres de inferência para GPU e CPU
- Gestão de imagens e registries seguros
- Implementação de ambientes reproduzíveis para IA
Implantação de Serviços de IA em Ambientes de Nuvem
- Execução de inferência na AWS, Azure e GCP via Docker
- Fornecimento (provisioning) de computação em nuvem para serviço de modelos
- Segurança dos endpoints de IA baseados em nuvem
Técnicas de Implantação de Borda e On-Premise
- Execução de IA em dispositivos IoT, gateways e microservers
- Runtimes leves para ambientes de borda
- Gestão de conectividade intermitente e persistência local
Rede Híbrida e Conectividade Segura
- Tunelamento seguro entre borda e nuvem
- Certificados, segredos e acesso baseado em tokens
- Ajuste de desempenho para inferência de baixa latência
Orquestração de Implantações Distribuídas de IA
- Uso de K3s, K8s ou orquestração leve para configurações híbridas
- Descoberta de serviços e agendamento de cargas de trabalho
- Automação de estratégias de lançamento em múltiplas localizações
Monitoramento e Observabilidade em Ambientes Diversos
- Acompanhamento do desempenho da inferência em diferentes localidades
- Logging centralizado para sistemas de IA híbridos
- Detecção de falhas e recuperação automatizada
Escala e Otimização de Sistemas de IA Híbridos
- Escalabilidade de clusters de borda e nós de nuvem
- Otimização do uso de banda e de caching
- Balancing de cargas de computação entre nuvem e borda
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento conceitual sobre contêineres
- Experiência com operações de linha de comando no Linux
- Familiaridade com fluxos de trabalho de implantação de modelos de IA
Público-alvo
- Arquitetos de infraestrutura
- Engenheiros de Confiabilidade de Site (SREs)
- Desenvolvedores de borda e IoT
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