이 과정에서는 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드에 특화된 Google Cloud의 스토리지 솔루션에 대해 종합적으로 다룹니다. ML 수명 주기의 각 단계에 적절한 스토리지를 선택하는 방법을 알아봅니다. 학습 중 I/O 성능을 최적화하는 방법, 데이터 준비를 위해 대규모 데이터 세트를 관리하는 방법, 짧은 지연 시간으로 모델 아티팩트를 서빙하는 방법도 살펴봅니다. 실제 사례와 데모를 통해 AI 혁신을 가속화하는 견고한 스토리지 솔루션을 설계하는 데 필요한 전문성을 확보하게 됩니다.
AI 인프라: 스토리지 옵션
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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 데이터 파이프라인의 각 단계에 적합한 스토리지 옵션과 스토리지 권장사항을 결정합니다.
AI 데이터 파이프라인의 각 단계에 맞는 적절한 스토리지 솔루션을 결정합니다.
스토리지 옵션과 데이터 준비, 모델 학습, 모델 서빙, 데이터 보관처리 기법을 파악합니다.
모델 학습 및 서빙에 사용되는 스토리지 아키텍처 예시를 살펴봅니다.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Architecture
- Catégorie : Cloud Solutions
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Data Storage
- Catégorie : Cloud Infrastructure
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Data Infrastructure
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Storage Technologies
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : File Systems
- Catégorie : Scalability
- Catégorie : Data Pipelines
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Kubernetes
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : Cloud Storage
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Récemment mis à jour !
avril 2026
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3 devoirs
Enseigné en Coréen
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