Google Cloud

AI 基礎架構:儲存空間選項

Sparen Sie mit 40% Rabatt auf 3 Monate Coursera Plus bei den Fähigkeiten, die Sie zum Strahlen bringen. Jetzt sparen

kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

Wir übersetzen es in weitere Sprachen.
Google Cloud

AI 基礎架構:儲存空間選項

Bei Coursera Plus enthalten

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
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

  • 依據 AI 資料管道的各個階段,確定適當的儲存空間選項和最佳做法。

  • 在 AI 資料管道的各個階段,確定合適的儲存空間解決方案。

  • 判斷資料準備、模型訓練、提供模型和資料封存所需的儲存空間選項與技術。

  • 探索用於模型訓練與提供的範例儲存空間架構。

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: AI Workflows
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Cloud Storage

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Kürzlich aktualisiert!

April 2026

Bewertungen

3 Aufgaben

Unterrichtet in Chinesisch (traditionell)

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

這個單元會概略說明課程內容,並列出學習目標。

Das ist alles enthalten

1 Plug-in

本單元詳細說明 AI 資料管道中,儲存空間基礎架構的作用,包括效能需求、Google Cloud 關鍵解決方案,以及依據運算資源、處理量和延遲時間選擇服務的決策標準。

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe2 Plug-ins

本單元詳細說明 AI 工作流程中,資料準備和模型訓練的重大階段,包括使用 Cloud Storage、Anywhere Cache 和 Dataflux Dataset 工具將資料載入最佳化,以及比較 Cloud Storage FUSE 和 Managed Lustre 等高效能檔案系統。此外,我們也會概述有效查核點策略的決策標準,確保具備容錯能力並盡可能減少 GPU 閒置時間。

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe5 Plug-ins

本單元詳細說明 AI 模型提供和資料封存的策略,包括根據規模和延遲時間選擇儲存空間 (Managed Lustre、Cloud Storage 或 Hyperdisk ML),以及最佳化技術 (GKE 映像檔串流和 Cloud Storage FUSE),盡可能降低成本和縮短載入時間。

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe6 Plug-ins

學員用單元 PDF 的連結

Das ist alles enthalten

1 Lektüre

Dozent

Google Cloud Training
Google Cloud
2.208 Kurse4.327.322 Lernende

von

Google Cloud

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