In this course, you’ll take a comprehensive journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads. You’ll learn how to choose the right storage for each stage of the ML lifecycle. You’ll explore how to optimize for I/O performance during training, manage massive datasets for data preparation, and serve model artifacts with low latency. Through practical examples and demonstrations, you’ll gain the expertise to design robust storage solutions that accelerate your AI innovation.
AI Infrastructure: Storage Options
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AI Infrastructure: Storage Options
Ce cours fait partie de Spécialisation "AI Infrastructure: Deployment, Networking, and Storage"
Instructeur : Google Cloud Training
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 heures à compléter
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Determine the appropriate storage options and storage best practices for each phase of the AI data pipeline.
Determine the right storage solutions within each phase of the AI data pipeline.
Identify storage options and techniques for data preparation, model training, model serving, and data archiving.
Explore example storage architectures for model training and serving.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Data Infrastructure
- Catégorie : File Systems
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Data Storage Technologies
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Capacity Management
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : AI Workflows
Détails à connaître
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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