This course provides a comprehensive guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud. Through a series of lessons and practical demonstrations, you’ll explore diverse deployment strategies, ranging from highly customizable environments using Google Compute Engine (GCE) to managed solutions like Google Kubernetes Engine (GKE). Specifically, you’ll learn how to create clusters and deploy GKE for inference.
AI Infrastructure: Deployment Types
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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 : Cloud Engineering
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Containerization
- Catégorie : Infrastructure As A Service (IaaS)
- Catégorie : Application Deployment
- Catégorie : AI Orchestration
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Network Planning And Design
- Catégorie : System Configuration
- Catégorie : Cloud Deployment
- Catégorie : Cloud Infrastructure
- Catégorie : Kubernetes
- Catégorie : Network Performance Management
Détails à connaître
Certificat partageable
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décembre 2025
Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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
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