このコースでは、Google Cloud で利用可能なストレージ ソリューションについて、AI とハイ パフォーマンス コンピューティング（HPC）のワークロードに特化した内容を包括的に学びます。ML ライフサイクルの各段階に適したストレージを選択する方法を学びます。トレーニング中の I/O パフォーマンスを最適化する方法、データ準備のために大規模なデータセットを管理する方法、モデルのアーティファクトを低レイテンシで提供する方法について学びます。実践的な例とデモを通じて、AI イノベーションを加速させる堅牢なストレージ ソリューションを設計する専門知識を習得できます。
AI Infrastructure: ストレージ オプション
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
AI データ パイプラインの各フェーズにおいて、適切なストレージ オプションとストレージのベスト プラクティスを決定する。
AI データ パイプラインの各フェーズにおいて、適切なストレージ ソリューションを決定する。
データ準備、モデル トレーニング、モデル提供、データ アーカイブに適したストレージ オプションと手法を理解する。
モデルのトレーニングと提供に利用するストレージ アーキテクチャの例を確認する。
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : File Systems
- Catégorie : File I/O
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Infrastructure Architecture
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Data Storage Technologies
- Catégorie : Cloud-Native Computing
- Catégorie : Data Storage
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : Data Infrastructure
- Catégorie : Cloud Infrastructure
- Catégorie : Data Management
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Cloud Storage
- Catégorie : AI Workflows
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
avril 2026
Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Japonais
91%
of learners achieved a positive career outcome
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Il y a 5 modules dans ce cours
Instructeur
Offert par
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