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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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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 : Data Access
- Catégorie : Data Infrastructure
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Storage Technologies
- Catégorie : File Systems
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Model Optimization
- Catégorie : Data Pipelines
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Data Persistence
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : Model Deployment
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
décembre 2025
Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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