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Infrastructure d'IA : types de déploiements

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Infrastructure d'IA : types de déploiements

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec

6 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

5 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

6 modules

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niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

5 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

Décrire le processus de création d'un cluster accéléré par GPU
Identifier comment provisionner un cluster accéléré par GPU sur GCE
Identifier comment provisionner un cluster accéléré par GPU sur GKE
Identifier comment déployer des charges de travail d'inférence de l'IA sur GKE

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Network Performance Management
Catégorie : Distributed Computing
Catégorie : Cloud Infrastructure
Catégorie : Computer Hardware
Catégorie : Cloud-Native Computing
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Containerization
Catégorie : Cloud Deployment

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

mai 2026

Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Français

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Il y a 6 modules dans ce cours

Ce cours constitue un guide complet pour déployer, gérer et optimiser des charges de travail d'IA et de calcul hautes performances (HPC) sur Google Cloud. À travers une série de leçons et de démonstrations pratiques, vous explorerez diverses stratégies de déploiement, allant d'environnements hautement personnalisables utilisant Google Compute Engine (GCE) à des solutions gérées comme Google Kubernetes Engine (GKE). Plus précisément, vous apprendrez à créer des clusters et à déployer GKE pour l'inférence.

Ce module offre une vue d'ensemble du cours et présente les objectifs d'apprentissage.

Inclus

1 plugin

Ce module décrit en détail le processus de création d'un cluster AI Hypercomputer. Il présente les décisions clés à prendre, y compris le choix du type de machine, de l'option de consommation, de l'option de déploiement, de l'outil d'orchestration et de l'image du cluster.

Inclus

1 devoir6 plugins

Ce module présente les principales options de configuration et techniques d'optimisation pour le déploiement d'un cluster AI Hypercomputer sur Google Compute Engine (GCE). Il aborde la sélection des types de machines, les images d'OS avec accélérateur, les options de déploiement, ainsi que les stratégies d'optimisation des performances réseau.

Inclus

1 devoir4 plugins

Ce module présente les options de configuration pour le déploiement d'un cluster AI Hypercomputer sur Google Kubernetes Engine (GKE). Il aborde la conteneurisation, les modes de fonctionnement de GKE, les configurations réseau, et les techniques d'optimisation des charges de travail telles que l'entraînement distribué et le partage de GPU.

Inclus

1 devoir4 plugins

Ce module présente les techniques d'optimisation pour la conception d'une charge de travail d'inférence sur GKE. Il aborde le workflow d'inférence GKE, l'infrastructure clé et les optimisations au niveau du modèle.

Inclus

1 devoir4 plugins

Le PDF destiné aux participants contient les liens vers tous les modules.

Inclus

1 lecture

Instructeur

Google Cloud Training

Google Cloud

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Offert par

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Spécialisation

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Felipe M.

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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.