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AI Infrastructure: Deployment Types

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AI Infrastructure: Deployment Types

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Instructeur : Google Cloud Training

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5 heures à compléter
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Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Describe the process of creating a GPU-accelerated cluster.

  • Identify how to provision a GPU-accelerated cluster on GCE.

  • Identify how to provision a GPU-accelerated cluster on GKE.

  • Identify how to deploy AI inference workloads on GKE.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Infrastructure Architecture
  • Catégorie : System Configuration
  • Catégorie : Model Optimization
  • Catégorie : Network Planning And Design
  • Catégorie : Cloud Infrastructure
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Computer Hardware
  • Catégorie : Network Performance Management
  • Catégorie : Containerization
  • Catégorie : Cloud Engineering
  • Catégorie : Cloud Deployment
  • Catégorie : Performance Tuning

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Kubernetes
  • Catégorie : Infrastructure As A Service (IaaS)

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "AI Infrastructure: Deployment, Networking, and Storage"
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 6 modules dans ce cours

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

Inclus

1 plugin

This module details the AI Hypercomputer cluster creation process. It covers the key decisions required, including choosing a machine type, consumption option, deployment option, orchestrator, and cluster image.

Inclus

1 devoir6 plugins

This module identifies key configuration options and optimization techniques for deploying an AI Hypercomputer cluster on Google Compute Engine (GCE). It covers selecting machine types, accelerator OS images, deployment options, and strategies for optimizing network performance.

Inclus

1 devoir4 plugins

This module identifies configuration options for deploying an AI Hypercomputer cluster on Google Kubernetes Engine (GKE). It covers containerization, GKE modes of operation, networking configurations, and workload optimization techniques like distributed training and GPU sharing.

Inclus

1 devoir4 plugins

This module examines optimization techniques for architecting an inference workload on GKE. It covers the GKE inference workflow, key infrastructure and model-level optimizations.

Inclus

1 devoir4 plugins

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