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AI 基礎架構:儲存空間選項

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AI 基礎架構:儲存空間選項

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深入了解一个主题并学习基础知识。
中级 等级
需要一些相关经验
4 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度
深入了解一个主题并学习基础知识。
中级 等级
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4 小时 完成
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您将学到什么

  • 依據 AI 資料管道的各個階段,確定適當的儲存空間選項和最佳做法。

  • 在 AI 資料管道的各個階段,確定合適的儲存空間解決方案。

  • 判斷資料準備、模型訓練、提供模型和資料封存所需的儲存空間選項與技術。

  • 探索用於模型訓練與提供的範例儲存空間架構。

要了解的详细信息

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April 2026

作业

3 项作业

授课语言:中文(繁体)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

该课程共有5个模块

這個單元會概略說明課程內容,並列出學習目標。

涵盖的内容

1个插件

本單元詳細說明 AI 資料管道中,儲存空間基礎架構的作用,包括效能需求、Google Cloud 關鍵解決方案,以及依據運算資源、處理量和延遲時間選擇服務的決策標準。

涵盖的内容

1个作业2个插件

本單元詳細說明 AI 工作流程中,資料準備和模型訓練的重大階段,包括使用 Cloud Storage、Anywhere Cache 和 Dataflux Dataset 工具將資料載入最佳化,以及比較 Cloud Storage FUSE 和 Managed Lustre 等高效能檔案系統。此外,我們也會概述有效查核點策略的決策標準,確保具備容錯能力並盡可能減少 GPU 閒置時間。

涵盖的内容

1个作业5个插件

本單元詳細說明 AI 模型提供和資料封存的策略,包括根據規模和延遲時間選擇儲存空間 (Managed Lustre、Cloud Storage 或 Hyperdisk ML),以及最佳化技術 (GKE 映像檔串流和 Cloud Storage FUSE),盡可能降低成本和縮短載入時間。

涵盖的内容

1个作业6个插件

學員用單元 PDF 的連結

涵盖的内容

1篇阅读材料

位教师

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2,162 门课程4,167,754 名学生

提供方

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Felipe M.

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