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AI 基礎架構:儲存空間選項

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AI 基礎架構:儲存空間選項

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Instructeur : Google Cloud Training

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Ce que vous apprendrez

  • 依據 AI 資料管道的各個階段,確定適當的儲存空間選項和最佳做法。

  • 在 AI 資料管道的各個階段,確定合適的儲存空間解決方案。

  • 判斷資料準備、模型訓練、提供模型和資料封存所需的儲存空間選項與技術。

  • 探索用於模型訓練與提供的範例儲存空間架構。

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Storage
  • Catégorie : Data Storage Technologies
  • Catégorie : Cloud Infrastructure
  • Catégorie : Scalability
  • Catégorie : Data Infrastructure
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Cloud Solutions
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : File Systems
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Data Architecture
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Outils que vous découvrirez

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

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avril 2026

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Enseigné en Chinois (traditionnel)

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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這個單元會概略說明課程內容,並列出學習目標。

Inclus

1 plugin

本單元詳細說明 AI 資料管道中,儲存空間基礎架構的作用,包括效能需求、Google Cloud 關鍵解決方案,以及依據運算資源、處理量和延遲時間選擇服務的決策標準。

Inclus

1 devoir2 plugins

本單元詳細說明 AI 工作流程中,資料準備和模型訓練的重大階段,包括使用 Cloud Storage、Anywhere Cache 和 Dataflux Dataset 工具將資料載入最佳化,以及比較 Cloud Storage FUSE 和 Managed Lustre 等高效能檔案系統。此外,我們也會概述有效查核點策略的決策標準,確保具備容錯能力並盡可能減少 GPU 閒置時間。

Inclus

1 devoir5 plugins

本單元詳細說明 AI 模型提供和資料封存的策略,包括根據規模和延遲時間選擇儲存空間 (Managed Lustre、Cloud Storage 或 Hyperdisk ML),以及最佳化技術 (GKE 映像檔串流和 Cloud Storage FUSE),盡可能降低成本和縮短載入時間。

Inclus

1 devoir6 plugins

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