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Infraestrutura de IA: opções de armazenamento

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Infraestrutura de IA: opções de armazenamento

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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
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Was Sie lernen werden

  • Determinar as opções de armazenamento adequadas e as práticas recomendadas relacionadas para cada fase do pipeline de dados de IA.

  • Determinar as soluções de armazenamento adequadas em cada fase do pipeline de dados de IA.

  • Identificar opções e técnicas de armazenamento para preparação de dados, treinamento de modelos, disponibilização de modelos e arquivamento de dados.

  • Conhecer exemplos de arquiteturas de armazenamento para treinamento e disponibilização de modelos.

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

April 2026

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3 Aufgaben

Unterrichtet in Portugiesisch (Brasilien)

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 5 Module

Este módulo oferece uma visão geral do curso e descreve os objetivos de aprendizado.

Das ist alles enthalten

1 Plug-in

Este módulo explica o papel da infraestrutura de armazenamento no pipeline de dados de IA. Vamos falar sobre as exigências de desempenho, as principais soluções do Google Cloud e os critérios de decisão para selecionar um serviço com base na capacidade, latência e capacidade de processamento.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe2 Plug-ins

Este módulo detalha as fases mais importantes de preparação de dados e treinamento de modelos no fluxo de trabalho de IA. Vamos abordar a otimização do carregamento de dados usando o Cloud Storage, o Anywhere Cache e a ferramenta Dataflux Dataset, além de comparar sistemas de arquivos de alto desempenho, como o Cloud Storage FUSE e o Managed Lustre. Além disso, o módulo descreve os critérios de decisão para estratégias de checkpoint eficientes, visando garantir a tolerância a falhas e minimizar o tempo de inatividade da GPU.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe5 Plug-ins

Este módulo detalha estratégias para disponibilização de modelos de IA e arquivamento de dados. Você vai aprender a selecionar o tipo de armazenamento (Managed Lustre, Cloud Storage ou Hyperdisk ML) com base na escala e na latência. Também vamos apresentar técnicas de otimização, como o Image Streaming do GKE e Cloud Storage FUSE, para minimizar custos e tempos de carregamento.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe6 Plug-ins

Links para todos os módulos no PDF do estudante

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1 Lektüre

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