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Infraestructura de IA: opciones de almacenamiento

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Infraestructura de IA: opciones de almacenamiento

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

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niveau Intermédiaire
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4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Determinar las opciones de almacenamiento adecuadas y las prácticas recomendadas de almacenamiento para cada fase de la canalización de datos de IA

  • Determinar las soluciones de almacenamiento adecuadas en cada fase de la canalización de datos de IA

  • Identificar opciones y técnicas de almacenamiento para la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y el archivado de datos

  • Explorar arquitecturas de almacenamiento de ejemplo para el entrenamiento y la entrega de modelos

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : Data Storage
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Cloud Services
  • Catégorie : Data Infrastructure
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : File Management
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : File Systems
  • Catégorie : Data Storage Technologies
  • Catégorie : Scalability
  • Catégorie : Cloud Infrastructure
  • Catégorie : Infrastructure Architecture

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Cloud Storage
  • Catégorie : Model Deployment

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avril 2026

Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Espagnol

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 5 modules dans ce cours

En este módulo, se ofrece una descripción general del curso y se describen los objetivos de aprendizaje.

Inclus

1 plugin

En este módulo, se detalla el rol de la infraestructura de almacenamiento en la canalización de datos de IA. Se ven las demandas de rendimiento, las soluciones clave de Google Cloud y los criterios de decisión para seleccionar un servicio en función de la capacidad, la capacidad de procesamiento y la latencia.

Inclus

1 devoir2 plugins

En este módulo, se detallan las fases fundamentales de la preparación de datos y el entrenamiento de modelos en el flujo de trabajo de IA. Se aborda la optimización de la carga de datos con Cloud Storage, Anywhere Cache y la herramienta Dataflux Dataset, al tiempo que se comparan sistemas de archivos de alto rendimiento, como Cloud Storage FUSE y Managed Lustre. Además, se describen criterios de decisión para implementar estrategias de puntos de control eficientes para garantizar la tolerancia a errores y minimizar el tiempo de inactividad de las GPU.

Inclus

1 devoir5 plugins

Inclus

1 devoir6 plugins

Vínculos a archivos PDF de todos los módulos para estudiantes

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