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AI Infrastructure: デプロイタイプ

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AI Infrastructure: デプロイタイプ

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

  • GPU アクセラレーション クラスタを作成するプロセスについて説明する。

  • GCE 上で GPU アクセラレーション クラスタをプロビジョニングする方法を確認する。

  • GKE 上で GPU アクセラレーション クラスタをプロビジョニングする方法を確認する。

  • GKE に AI 推論ワークロードをデプロイする方法を確認する。

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Mai 2026

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Japanisch

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

このモジュールでは、コースの概要と学習目標を概説します。

Das ist alles enthalten

1 Plug-in

このモジュールでは、AI Hypercomputer クラスタの作成プロセスについて詳しく説明します。マシンタイプ、使用オプション、デプロイ オプション、オーケストレーター、クラスタ イメージの選択など、必要となる重要な決定事項を取り上げます。

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe6 Plug-ins

このモジュールでは、Google Compute Engine(GCE)に AI Hypercomputer クラスタをデプロイするための主要な構成オプションと最適化の手法について説明します。マシンタイプ、アクセラレータ OS イメージ、デプロイ オプションの選択のほか、ネットワーク パフォーマンスを最適化するための戦略を取り上げます。

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe4 Plug-ins

このモジュールでは、Google Kubernetes Engine(GKE)に AI Hypercomputer クラスタをデプロイするための構成オプションについて説明します。コンテナ化、GKE のオペレーション モード、ネットワーキング構成に加え、分散トレーニングや GPU 共有などのワークロードを最適化する手法についても取り上げます。

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe4 Plug-ins

このモジュールでは、GKE 上で推論ワークロードを構築するための最適化の手法について説明します。GKE 推論ワークフロー、主要なインフラストラクチャ、モデルレベルの最適化を取り上げます。

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe4 Plug-ins

すべてのモジュールへの受講者用 PDF リンク

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