In diesem Kurs erhalten Sie einen umfassenden Überblick über die Speicherlösungen von Google Cloud, die speziell auf KI- und Hochleistungs-Computing-Arbeitslasten (HPC-Arbeitslasten) zugeschnitten sind. Sie erfahren, wie Sie für jede Phase des ML-Lebenszyklus den richtigen Speicher auswählen. Sie lernen, wie Sie die I/O-Leistung während des Trainings optimieren, riesige Datasets im Rahmen der Datenvorbereitung verwalten und Modellartefakte mit geringer Latenz bereitstellen. Anhand praktischer Beispiele und Demonstrationen erwerben Sie das nötige Fachwissen, um solide Speicherlösungen zu entwickeln, die Ihre KI-Innovationen beschleunigen.
KI-Infrastruktur: Speicheroptionen
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What you'll learn
Für jede Phase der KI-Datenpipeline die geeigneten Speicheroptionen und Best Practices für die Datenspeicherung herausfinden
Die passenden Speicherlösungen für jede Phase der KI-Datenpipeline bestimmen
Speicheroptionen und -techniken für die Datenvorbereitung, das Modelltraining, die Modellbereitstellung und die Datenarchivierung kennenlernen
Beispielhafte Speicherarchitekturen für das Modelltraining und die -bereitstellung ansehen
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April 2026
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Taught in German
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