This short course helps you deploy and optimize scalable machine learning workloads in the cloud using managed AI services. You’ll start by learning how distributed training jobs work on platforms like Amazon SageMaker. Then you’ll configure training pipelines using Spot Instances and autoscaling features, gaining hands-on experience with real-world deployment patterns. Finally, you’ll dig into monitoring and optimization: reading GPU utilization logs, exploring CloudWatch metrics, and making recommendations that balance performance and cost. By the end, you will know how to right-size an ML workload, select efficient instance families, and justify architecture changes based on data.
Deploy and Optimize Cloud AI Architectures
Deploy and Optimize Cloud AI Architectures
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : ansrsource instructors
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Cost Management
- Catégorie : Cloud Computing Architecture
- Catégorie : Cost Benefit Analysis
- Catégorie : Cloud Management
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
février 2026
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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