Neste curso, você vai embarcar em uma jornada completa pelas soluções de armazenamento disponíveis no Google Cloud, especialmente desenvolvidas para cargas de trabalho de IA e de computação de alto desempenho (HPC, na sigla em inglês). Você vai aprender a escolher o armazenamento certo para cada etapa do ciclo de vida de machine learning, descobrir como otimizar o desempenho de E/S durante o treinamento, como gerenciar conjuntos de dados enormes para preparação de dados e como disponibilizar artefatos do modelo com baixa latência. Por meio de exemplos práticos e demonstrações, você vai adquirir a experiência necessária para projetar soluções de armazenamento robustas que aceleram a inovação em IA.
Infraestrutura de IA: opções de armazenamento
您将学到什么
Determinar as opções de armazenamento adequadas e as práticas recomendadas relacionadas para cada fase do pipeline de dados de IA.
Determinar as soluções de armazenamento adequadas em cada fase do pipeline de dados de IA.
Identificar opções e técnicas de armazenamento para preparação de dados, treinamento de modelos, disponibilização de modelos e arquivamento de dados.
Conhecer exemplos de arquiteturas de armazenamento para treinamento e disponibilização de modelos.
您将获得的技能
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April 2026
作业
3 项作业
授课语言：葡萄牙语（巴西）
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
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自 2018开始学习的学生
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