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KI-Infrastruktur: Speicheroptionen

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KI-Infrastruktur: Speicheroptionen

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
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Was Sie lernen werden

  • Für jede Phase der KI-Datenpipeline die geeigneten Speicheroptionen und Best Practices für die Datenspeicherung herausfinden

  • Die passenden Speicherlösungen für jede Phase der KI-Datenpipeline bestimmen

  • Speicheroptionen und -techniken für die Datenvorbereitung, das Modelltraining, die Modellbereitstellung und die Datenarchivierung kennenlernen

  • Beispielhafte Speicherarchitekturen für das Modelltraining und die -bereitstellung ansehen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Cloud Infrastructure
  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Data Storage Technologies
  • Kategorie: Cloud Solutions
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Data Infrastructure
  • Kategorie: Data Management
  • Kategorie: Cloud Deployment
  • Kategorie: Data Storage

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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Kürzlich aktualisiert!

April 2026

Bewertungen

3 Aufgaben

Unterrichtet in Deutsch

91%

of learners achieved a positive career outcome

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

Dieses Modul bietet einen Überblick über den Kurs und stellt die Lernziele vor.

Das ist alles enthalten

1 Plug-in

In diesem Modul wird die Rolle der Speicherinfrastruktur in der KI-Datenpipeline beschrieben. Es behandelt Leistungsanforderungen, wichtige Google Cloud-Lösungen und die Entscheidungskriterien für die Auswahl eines Dienstes auf Basis von Kapazität, Durchsatz und Latenz.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe2 Plug-ins

In diesem Modul werden die kritischen Phasen der Datenvorbereitung und des Modelltrainings innerhalb des KI-Workflows beschrieben. Wir sehen uns die Optimierung des Laden von Daten mithilfe von Cloud Storage, Anywhere Cache und dem Dataflux Dataset-Tool an und vergleichen Hochleistungsdateisysteme wie Cloud Storage FUSE und Managed Lustre miteinander. Darüber hinaus werden Entscheidungskriterien für effiziente Strategien zur Prüfpunktausführung dargelegt, um für Fehlertoleranz zu sorgen und die Inaktivitätszeit der GPU zu minimieren.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe5 Plug-ins

In diesem Modul werden Strategien für die Bereitstellung von KI-Modellen und die Datenarchivierung beschrieben. Es behandelt die Auswahl des Speichers – Managed Lustre, Cloud Storage oder Hyperdisk ML – basierend auf Skalierbarkeit und Latenz sowie Optimierungstechniken wie GKE Image Streaming und Cloud Storage FUSE, die der Minimierung von Kosten und Ladezeiten dienen.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe6 Plug-ins

PDF-Links für Kursteilnehmende zu allen Modulen

Das ist alles enthalten

1 Lektüre

Dozent

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

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Jennifer J.

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Larry W.

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Häufig gestellte Fragen