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AI Infrastructure: Deployment Types

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AI Infrastructure: Deployment Types

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

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

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

décembre 2025

Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 6 modules dans ce cours

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.

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

Student PDF links to all modules

Inclus

1 lecture

Instructeur

Google Cloud Training

Google Cloud

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Deploy and Optimize Cloud AI Architectures
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Manage Scalable Workloads in GKE
Cours

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Foire Aux Questions

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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.