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Infrastruktur AI: Opsi Penyimpanan

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Infrastruktur AI: Opsi Penyimpanan

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Menentukan opsi penyimpanan yang tepat dan praktik terbaik penyimpanan untuk setiap fase pipeline data AI.

  • Menentukan solusi penyimpanan yang tepat dalam setiap fase dari pipeline data AI.

  • Mengidentifikasi opsi dan teknik penyimpanan untuk persiapan data, pelatihan model, penyajian model, dan pengarsipan data.

  • Menjelajahi contoh arsitektur penyimpanan untuk pelatihan dan penyajian model.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : File Systems
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Data Infrastructure
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Data Storage Technologies
  • Catégorie : Cloud Deployment
  • Catégorie : Data Storage
  • Catégorie : Data Store
  • Catégorie : Cloud Infrastructure

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : AI Workflows
  • Catégorie : Cloud Storage

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avril 2026

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3 devoirs

Enseigné en Indonésien

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

Modul ini memberikan gambaran umum tentang kursus dan menguraikan tujuan pembelajaran.

Inclus

1 plugin

Modul ini menjelaskan peran infrastruktur penyimpanan dalam pipeline data AI. Modul ini membahas tuntutan performa, solusi utama Google Cloud, dan kriteria pengambilan keputusan untuk memilih layanan berdasarkan kapasitas, throughput, dan latensi.

Inclus

1 devoir2 plugins

Modul ini menjelaskan berbagai fase penting pada persiapan data dan pelatihan model dalam alur kerja AI. Modul ini membahas pengoptimalan pemuatan data menggunakan Cloud Storage, Anywhere Cache, dan alat Dataflux Dataset, sambil membandingkan sistem file berperforma tinggi seperti Cloud Storage FUSE dan Managed Lustre. Selain itu, modul ini menguraikan kriteria pengambilan keputusan untuk strategi checkpointing yang efisien guna memastikan fault tolerance dan meminimalkan waktu saat tidak ada aktivitas GPU.

Inclus

1 devoir5 plugins

Modul ini menjelaskan strategi untuk penyajian model AI dan pengarsipan data. Modul ini membahas pemilihan penyimpanan—Managed Lustre, Cloud Storage, atau Hyperdisk ML—berdasarkan skala dan latensi, serta teknik pengoptimalan, seperti Image Streaming GKE dan Cloud Storage FUSE, untuk meminimalkan biaya dan waktu pemuatan.

Inclus

1 devoir6 plugins

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