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Infraestrutura de IA: opções de armazenamento

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Infraestrutura de IA: opções de armazenamento

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Ce que vous apprendrez

  • Determinar as opções de armazenamento adequadas e as práticas recomendadas relacionadas para cada fase do pipeline de dados de IA.

  • Determinar as soluções de armazenamento adequadas em cada fase do pipeline de dados de IA.

  • Identificar opções e técnicas de armazenamento para preparação de dados, treinamento de modelos, disponibilização de modelos e arquivamento de dados.

  • Conhecer exemplos de arquiteturas de armazenamento para treinamento e disponibilização de modelos.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : File Systems
  • Catégorie : Data Infrastructure
  • Catégorie : Data Storage
  • Catégorie : File I/O
  • Catégorie : Cloud Infrastructure
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Cloud Solutions
  • Catégorie : Scalability
  • Catégorie : Data Storage Technologies

Outils que vous découvrirez

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

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avril 2026

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3 devoirs

Enseigné en Portugais (Brésil)

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

Este módulo oferece uma visão geral do curso e descreve os objetivos de aprendizado.

Inclus

1 plugin

Este módulo explica o papel da infraestrutura de armazenamento no pipeline de dados de IA. Vamos falar sobre as exigências de desempenho, as principais soluções do Google Cloud e os critérios de decisão para selecionar um serviço com base na capacidade, latência e capacidade de processamento.

Inclus

1 devoir2 plugins

Este módulo detalha as fases mais importantes de preparação de dados e treinamento de modelos no fluxo de trabalho de IA. Vamos abordar a otimização do carregamento de dados usando o Cloud Storage, o Anywhere Cache e a ferramenta Dataflux Dataset, além de comparar sistemas de arquivos de alto desempenho, como o Cloud Storage FUSE e o Managed Lustre. Além disso, o módulo descreve os critérios de decisão para estratégias de checkpoint eficientes, visando garantir a tolerância a falhas e minimizar o tempo de inatividade da GPU.

Inclus

1 devoir5 plugins

Este módulo detalha estratégias para disponibilização de modelos de IA e arquivamento de dados. Você vai aprender a selecionar o tipo de armazenamento (Managed Lustre, Cloud Storage ou Hyperdisk ML) com base na escala e na latência. Também vamos apresentar técnicas de otimização, como o Image Streaming do GKE e Cloud Storage FUSE, para minimizar custos e tempos de carregamento.

Inclus

1 devoir6 plugins

Links para todos os módulos no PDF do estudante

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