This course provides a comprehensive guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud. Through a series of lessons and practical demonstrations, you’ll explore diverse deployment strategies, ranging from highly customizable environments using Google Compute Engine (GCE) to managed solutions like Google Kubernetes Engine (GKE). Specifically, you’ll learn how to create clusters and deploy GKE for inference.
AI Infrastructure: Deployment Types
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
5 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Describe the process of creating a GPU-accelerated cluster.
Identify how to provision a GPU-accelerated cluster on GCE.
Identify how to provision a GPU-accelerated cluster on GKE.
Identify how to deploy AI inference workloads on GKE.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: Network Planning And Design
- Kategorie: AI Orchestration
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Cloud Deployment
- Kategorie: Kubernetes
- Kategorie: Infrastructure As A Service (IaaS)
- Kategorie: Network Performance Management
- Kategorie: Application Deployment
- Kategorie: System Configuration
- Kategorie: Distributed Computing
- Kategorie: Cloud Engineering
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Cloud Infrastructure
- Kategorie: Containerization
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Dezember 2025
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
This module offers an overview of the course and outlines the learning objectives.
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This module details the AI Hypercomputer cluster creation process. It covers the key decisions required, including choosing a machine type, consumption option, deployment option, orchestrator, and cluster image.
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1 Aufgabe6 Plug-ins
This module identifies key configuration options and optimization techniques for deploying an AI Hypercomputer cluster on Google Compute Engine (GCE). It covers selecting machine types, accelerator OS images, deployment options, and strategies for optimizing network performance.
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1 Aufgabe4 Plug-ins
This module identifies configuration options for deploying an AI Hypercomputer cluster on Google Kubernetes Engine (GKE). It covers containerization, GKE modes of operation, networking configurations, and workload optimization techniques like distributed training and GPU sharing.
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1 Aufgabe4 Plug-ins
This module examines optimization techniques for architecting an inference workload on GKE. It covers the GKE inference workflow, key infrastructure and model-level optimizations.
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Häufig gestellte Fragen
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Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.
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