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AI 인프라: 스토리지 옵션 · LearnSpace
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courseraПрограммирование

AI 인프라: 스토리지 옵션

Курс от Google Cloud
Средний≈ 3.9 чКорейский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

이 과정에서는 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드에 특화된 Google Cloud의 스토리지 솔루션에 대해 종합적으로 다룹니다. ML 수명 주기의 각 단계에 적절한 스토리지를 선택하는 방법을 알아봅니다. 학습 중 I/O 성능을 최적화하는 방법, 데이터 준비를 위해 대규모 데이터 세트를 관리하는 방법, 짧은 지연 시간으로 모델 아티팩트를 서빙하는 방법도 살펴봅니다. 실제 사례와 데모를 통해 AI 혁신을 가속화하는 견고한 스토리지 솔루션을 설계하는 데 필요한 전문성을 확보하게 됩니다.

Навыки, которые вы освоите

Data Storage TechnologiesFile SystemsAI WorkflowsCloud SolutionsCloud StorageCloud InfrastructureModel TrainingData ManagementData PipelinesData InfrastructureData ProcessingData PreprocessingModel DeploymentScalabilityData StorageKubernetesData ArchitectureGoogle Cloud Platform

Программа курса

5 модулей · 18 учебных материалов

01과정 개요1 материалов

과정 개요

과정 소개PLUGIN
02AI 스토리지의 기초3 материалов

AI 스토리지의 기초

AI 데이터 파이프라인 및 스토리지 솔루션PLUGIN주요 스토리지 측정항목PLUGIN

Учитесь у экспертов

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AI 인프라: 스토리지 옵션
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Обучение на Coursera

≈ 3.9 ч

5 модулей

Язык: Корейский

Часть программы вашего университета
퀴즈 - 1Задание
03준비 및 학습6 материалов

준비 및 학습

데이터 준비PLUGIN데이터 로드PLUGIN체크포인트PLUGINCloud Storage FUSEPLUGINManaged LustrePLUGIN퀴즈 - 2Задание
04서빙 및 보관처리7 материалов

서빙 및 보관처리

모델 서빙 또는 추론PLUGINGKE 이미지 스트리밍을 통한 추론 가속화PLUGINCloud Storage FUSE 및 Hyperdisk ML을 통한 데이터 검색 최적화PLUGIN데이터 보관처리PLUGIN참조 아키텍처PLUGIN마무리 및 다음 단계PLUGIN퀴즈 - 3Задание
05과정 리소스1 материалов

과정 리소스

과정 리소스Чтение