Dalam kursus ini, Anda akan melakukan perjalanan komprehensif melalui solusi penyimpanan yang tersedia di Google Cloud, yang secara khusus dirancang untuk workload AI dan komputasi berperforma tinggi (HPC). Anda akan mempelajari cara memilih penyimpanan yang tepat untuk setiap tahap siklus proses ML. Anda akan mempelajari cara mengoptimalkan performa I/O selama pelatihan, mengelola set data besar untuk persiapan data, dan menyajikan artefak model dengan latensi rendah. Melalui contoh dan demonstrasi praktis, Anda akan memperoleh keahlian untuk merancang solusi penyimpanan yang andal yang mempercepat inovasi AI Anda.
Infrastruktur AI: Opsi Penyimpanan
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Menentukan opsi penyimpanan yang tepat dan praktik terbaik penyimpanan untuk setiap fase pipeline data AI.
Menentukan solusi penyimpanan yang tepat dalam setiap fase dari pipeline data AI.
Mengidentifikasi opsi dan teknik penyimpanan untuk persiapan data, pelatihan model, penyajian model, dan pengarsipan data.
Menjelajahi contoh arsitektur penyimpanan untuk pelatihan dan penyajian model.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Cloud Infrastructure
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: File Systems
- Kategorie: Data Store
- Kategorie: Data Storage
- Kategorie: Data Infrastructure
- Kategorie: Performance Tuning
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Data Storage Technologies
- Kategorie: Model Training
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Cloud Storage
- Kategorie: Data Persistence
- Kategorie: Model Deployment
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
April 2026
Bewertungen
3 Aufgaben
Unterrichtet in Indonesisch
91%
of learners achieved a positive career outcome
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dozent
von
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