AI nativa en la nube: Wasm en cargas de trabajo de IA/ML portátiles y seguras

Resumen

Discover how WebAssembly enables portable and secure AI/ML workloads in cloud environments, focusing on deploying models like Llama3 and Mixtral using Rust for optimal performance across platforms.

Programa

• Introducción a la IA Nativa de la Nube
Visión general de la arquitectura nativa de la nube
Beneficios de la portabilidad y seguridad en cargas de trabajo de IA/ML
• Comprendiendo WebAssembly (Wasm)
Introducción a WebAssembly y sus casos de uso
Cómo Wasm permite cargas de trabajo portátiles y seguras
• Fundamentos de las cargas de trabajo de IA/ML en la nube
Conceptos clave en IA/ML
Infraestructura y servicios en la nube para IA
• Introducción a los modelos Llama3 y Mixtral
Características y casos de uso de Llama3
Características y casos de uso de Mixtral
• Desplegando modelos de IA/ML usando Wasm
Configuración del entorno de desarrollo
Compilación de modelos IA/ML a Wasm
• Programación con Rust para IA/ML
Introducción al lenguaje de programación Rust
Ecosistema Rust para IA/ML
Escritura y optimización de código Rust para modelos IA/ML
• Optimización del rendimiento en todas las plataformas
Técnicas para optimizar el rendimiento de Wasm
Consideraciones de rendimiento multiplataforma
• Asegurando la seguridad en cargas de trabajo de IA/ML basadas en Wasm
Mejores prácticas de seguridad en Wasm
Implementación de medidas de seguridad en modelos de IA
• Estudios de caso y despliegues prácticos
Despliegue de Llama3 y Mixtral en entornos de nube
Estudios de caso del mundo real sobre Wasm en cargas de trabajo de IA/ML
• Tendencias futuras en IA/ML nativa de la nube y Wasm
Tecnologías emergentes e innovaciones
Predicciones para el futuro de IA/ML en la nube
• Proyecto y evaluación
Proyecto práctico: desarrollar y desplegar un modelo de IA/ML basado en Wasm
Evaluación y comentarios sobre el proyecto
• Revisión del curso y cierre
Revisión de conceptos clave
Preguntas y respuestas y reflexiones finales

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Materias

Programming