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Programa do Curso

Fundamentos da Implantação de IA Híbrida

  • Compreensão dos modelos de implantação híbrida, em nuvem e de borda
  • Características das cargas de trabalho de IA e restrições de infraestrutura
  • Escolha da topologia adequada para implantação

Containerizando Cargas de Trabalho de IA com Docker

  • Construção de containers de inferência para GPU e CPU
  • Gerenciamento de imagens e registros seguros
  • Implementação de ambientes reproduzíveis para IA

Implantando Serviços de IA em Ambientes de Nuvem

  • Executando inferência na AWS, Azure e GCP via Docker
  • Provisionamento de computação em nuvem para entrega de modelos (model serving)
  • Segurança de endpoints de IA na nuvem

Técnicas de Implantação em Borda e On-Premise

  • Execução de IA em dispositivos IoT, gateways e microservidores
  • Runtimes leves para ambientes de borda
  • Gerenciamento de conectividade intermitente e persistência local

Rede Híbrida e Conectividade Segura

  • Túneis seguros entre borda e nuvem
  • Certificados, segredos e acesso baseado em tokens
  • Ajuste de performance para inferência de baixa latência

Orquestrando Implantações de IA Distribuídas

  • Utilização do K3s, K8s ou orquestração leve para configurações híbridas
  • Descoberta de serviços e agendamento de cargas de trabalho
  • Automação de estratégias de implantação em múltiplas localizações

Monitoramento e Observabilidade em Todos os Ambientes

  • Acompanhamento do desempenho da inferência em diversas localizações
  • Log centralizado para sistemas de IA híbridos
  • Detecção de falhas e recuperação automatizada

Escalando e Otimizando Sistemas de IA Híbridos

  • Escalonamento de clusters de borda e nós na nuvem
  • Otimização do uso de largura de banda e cache
  • Balanceamento de carga computacional entre nuvem e borda

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos de containerização
  • 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 Sites (SREs)
  • Desenvolvedores de borda (edge) e IoT
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (3)

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