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AI Infrastructure: Storage Options

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AI Infrastructure: Storage Options

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „AI Infrastructure: Deployment, Networking, and Storage“

Dozent: Google Cloud Training

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Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

4 Stunden zu vervollständigen

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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: Model Training
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: File Systems
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: Capacity Management

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Model Deployment

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „AI Infrastructure: Deployment, Networking, and Storage“

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

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.

This module offers an overview of the course and outlines the learning objectives.

Das ist alles enthalten

1 Plug-in

This module details the role of storage infrastructure in the AI data pipeline. It covers performance demands, key Google Cloud solutions, and the decision criteria for selecting a service based on capacity, throughput, and latency.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe2 Plug-ins

This module details the critical phases of data preparation and model training within the AI workflow. It covers optimizing data loading using Cloud Storage, Anywhere Cache, and the Dataflux Dataset tool, while comparing high-performance file systems like Cloud Storage FUSE and Managed Lustre. Additionally, it outlines decision criteria for efficient checkpointing strategies to ensure fault tolerance and minimize GPU idle time.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe5 Plug-ins

This module details strategies for AI model serving and data archiving. It covers selecting storage—Managed Lustre, Cloud Storage, or Hyperdisk ML—based on scale and latency, and optimization techniques, like GKE Image Streaming and Cloud Storage FUSE, to minimize costs and load times.

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1 Aufgabe6 Plug-ins

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Felipe M.

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

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Häufig gestellte Fragen

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Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.