In diesem Kurs erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die Speicherlösungen von Google Cloud, die speziell auf KI- und Hochleistungs-Computing-Arbeitslasten (HPC-Arbeitslasten) zugeschnitten sind. Sie erfahren, wie Sie für jede Phase des ML-Lebenszyklus den richtigen Speicher auswählen. Sie lernen, wie Sie die I/O-Leistung während des Trainings optimieren, riesige Datasets im Rahmen der Datenvorbereitung verwalten und Modellartefakte mit geringer Latenz bereitstellen. Anhand praktischer Beispiele und Demonstrationen erwerben Sie das nötige Fachwissen, um solide Speicherlösungen zu entwickeln, die Ihre KI-Innovationen beschleunigen.
KI-Infrastruktur: Speicheroptionen
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Für jede Phase der KI-Datenpipeline die geeigneten Speicheroptionen und Best Practices für die Datenspeicherung herausfinden
Die passenden Speicherlösungen für jede Phase der KI-Datenpipeline bestimmen
Speicheroptionen und -techniken für die Datenvorbereitung, das Modelltraining, die Modellbereitstellung und die Datenarchivierung kennenlernen
Beispielhafte Speicherarchitekturen für das Modelltraining und die -bereitstellung ansehen
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Cloud Solutions
- Catégorie : Data Storage
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Cloud Infrastructure
- Catégorie : Data Infrastructure
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : Data Storage Technologies
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Kubernetes
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : Cloud Storage
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
avril 2026
Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Allemand
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