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Infraestructura de IA: opciones de almacenamiento

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Infraestructura de IA: opciones de almacenamiento

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Was Sie lernen werden

  • Determinar las opciones de almacenamiento adecuadas y las prácticas recomendadas de almacenamiento para cada fase de la canalización de datos de IA

  • Determinar las soluciones de almacenamiento adecuadas en cada fase de la canalización de datos de IA

  • Identificar opciones y técnicas de almacenamiento para la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y el archivado de datos

  • Explorar arquitecturas de almacenamiento de ejemplo para el entrenamiento y la entrega de modelos

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Distributed Computing
  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Infrastructure Architecture
  • Kategorie: Data Storage Technologies
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Data Storage
  • Kategorie: File Systems
  • Kategorie: Data Infrastructure

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Data Persistence
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Cloud Storage

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April 2026

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3 Aufgaben

Unterrichtet in Spanisch

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

En este módulo, se ofrece una descripción general del curso y se describen los objetivos de aprendizaje.

Das ist alles enthalten

1 Plug-in

En este módulo, se detalla el rol de la infraestructura de almacenamiento en la canalización de datos de IA. Se ven las demandas de rendimiento, las soluciones clave de Google Cloud y los criterios de decisión para seleccionar un servicio en función de la capacidad, la capacidad de procesamiento y la latencia.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe2 Plug-ins

En este módulo, se detallan las fases fundamentales de la preparación de datos y el entrenamiento de modelos en el flujo de trabajo de IA. Se aborda la optimización de la carga de datos con Cloud Storage, Anywhere Cache y la herramienta Dataflux Dataset, al tiempo que se comparan sistemas de archivos de alto rendimiento, como Cloud Storage FUSE y Managed Lustre. Además, se describen criterios de decisión para implementar estrategias de puntos de control eficientes para garantizar la tolerancia a errores y minimizar el tiempo de inactividad de las GPU.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe5 Plug-ins

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe6 Plug-ins

Vínculos a archivos PDF de todos los módulos para estudiantes

Das ist alles enthalten

1 Lektüre

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