Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial en el Borde y Kubernetes
- Comprensión del papel de la IA en el borde.
- Kubernetes como orquestador para entornos distribuidos.
- Casos de uso típicos en diversas industrias.
Distribuciones de Kubernetes para Entornos de Borde
- Comparación entre K3s, MicroK8s y KubeEdge.
- Flujos de trabajo de instalación y configuración.
- Requisitos de los nodos y patrones de despliegue.
Arquitecturas para Despliegue de IA en el Borde
- Modelos centralizados, descentralizados e híbridos de borde.
- Asignación de recursos entre nodos con limitaciones.
- Topologías multi-nodo y clústeres remotos.
Despliegue de Modelos de Aprendizaje Automático en el Borde
- Empaquetado de cargas de trabajo de inferencia con contenedores.
- Uso de hardware GPU y aceleradores cuando estén disponibles.
- Gestión de actualizaciones de modelos en dispositivos distribuidos.
Estrategias de Comunicación y Conectividad
- Manejo de condiciones de red intermitentes e inestables.
- Técnicas de sincronización para datos entre el borde y la nube.
- Consideraciones sobre colas de mensajes y protocolos.
Observabilidad y Monitoreo en el Borde
- Enfoques ligeros de monitoreo.
- Recopilación de telemetría desde nodos remotos.
- Depuración de flujos de trabajo de inferencia distribuida.
Seguridad para Despliegues de IA en el Borde
- Protección de datos y modelos en dispositivos con recursos limitados.
- Estrategias de arranque seguro y ejecución confiable.
- Autenticación y autorización entre nodos.
Optimización del Rendimiento para Cargas de Trabajo en el Borde
- Reducción de la latencia mediante estrategias de despliegue.
- Consideraciones sobre almacenamiento y caché.
- Ajuste de recursos de computación para mayor eficiencia en la inferencia.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de aplicaciones contenedorizadas.
- Experiencia en administración de Kubernetes.
- Familiaridad con los conceptos de computación en el borde.
Público Objetivo
- Ingenieros de IoT que despliegan dispositivos distribuidos.
- Desarrolladores nativos de la nube que construyen aplicaciones inteligentes.
- Arquitectos de borde que diseñan entornos conectados.
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