In this course, you’ll take a comprehensive journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads. You’ll learn how to choose the right storage for each stage of the ML lifecycle. You’ll explore how to optimize for I/O performance during training, manage massive datasets for data preparation, and serve model artifacts with low latency. Through practical examples and demonstrations, you’ll gain the expertise to design robust storage solutions that accelerate your AI innovation.
AI Infrastructure: Storage Options
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Determine the appropriate storage options and storage best practices for each phase of the AI data pipeline.
Determine the right storage solutions within each phase of the AI data pipeline.
Identify storage options and techniques for data preparation, model training, model serving, and data archiving.
Explore example storage architectures for model training and serving.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Data Infrastructure
- Kategorie: Data Storage Technologies
- Kategorie: Model Optimization
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Data Access
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: File Systems
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: AI Workflows
- Kategorie: Model Deployment
- Kategorie: Data Persistence
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Dezember 2025
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
Dozent
von
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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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