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KI-Infrastruktur: Bereitstellungsarten

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KI-Infrastruktur: Bereitstellungsarten

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
5 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Den Prozess der Erstellung eines GPU-beschleunigten Clusters beschreiben

  • Herausfinden, wie ein GPU-beschleunigter Cluster auf GCE bereitgestellt werden kann

  • Herausfinden, wie ein GPU-beschleunigter Cluster auf GKE bereitgestellt werden kann

  • Erkennen, wie KI-Inferenz-Workloads auf GKE bereitgestellt werden können

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Mai 2026

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Deutsch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 6 Module

Dieses Modul bietet einen Überblick über den Kurs und stellt die Lernziele vor.

Das ist alles enthalten

1 Plug-in

In diesem Modul wird der Prozess zur Erstellung eines AI Hypercomputer-Clusters detailliert beschrieben. Es umfasst die wichtigsten erforderlichen Entscheidungen, darunter die Wahl des Maschinentyps, der Nutzungsoption, der Bereitstellungsoption, des Orchestrators und des Cluster-Images.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe6 Plug-ins

In diesem Modul werden wichtige Konfigurationsoptionen und Optimierungstechniken für die Bereitstellung eines AI Hypercomputer-Clusters auf der Google Compute Engine (GCE) beschrieben. Es umfasst die Auswahl von Maschinentypen, Beschleuniger-Betriebssystem-Images, Bereitstellungsoptionen und Strategien zur Optimierung der Netzwerkleistung.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe4 Plug-ins

In diesem Modul werden Konfigurationsoptionen für die Bereitstellung eines AI Hypercomputer-Clusters auf der Google Kubernetes Engine (GKE) beschrieben. Es umfasst die Containerisierung sowie GKE-Betriebsmodi, Netzwerkkonfigurationen und Verfahren zur Arbeitslastoptimierung wie verteiltes Training und GPU-Freigabe.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe4 Plug-ins

In diesem Modul werden Optimierungstechniken für die Architektur einer Inferenzarbeitslast auf GKE untersucht. Es umfasst den GKE-Inferenz-Workflow, die wichtigsten Infrastrukturen und Optimierungen auf Modellebene.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe4 Plug-ins

PDF-Links für Kursteilnehmende zu allen Modulen

Das ist alles enthalten

1 Lektüre

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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