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AI 인프라: 스토리지 옵션

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AI 인프라: 스토리지 옵션

包含在 Coursera Plus

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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您将学到什么

  • AI 데이터 파이프라인의 각 단계에 적합한 스토리지 옵션과 스토리지 권장사항을 결정합니다.

  • AI 데이터 파이프라인의 각 단계에 맞는 적절한 스토리지 솔루션을 결정합니다.

  • 스토리지 옵션과 데이터 준비, 모델 학습, 모델 서빙, 데이터 보관처리 기법을 파악합니다.

  • 모델 학습 및 서빙에 사용되는 스토리지 아키텍처 예시를 살펴봅니다.

要了解的详细信息

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April 2026

作业

3 项作业

授课语言:韩语

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

이 모듈에서는 과정의 개요를 제공하고 학습 목표를 간략히 설명합니다.

涵盖的内容

1个插件

이 모듈에서는 AI 데이터 파이프라인에서 스토리지 인프라가 담당하는 역할을 자세히 설명합니다. 성능 요구사항, 주요 Google Cloud 솔루션은 물론 용량, 처리량, 지연 시간에 따라 서비스를 선택하는 결정 기준에 대해서도 다룹니다.

涵盖的内容

1个作业2个插件

이 모듈에서는 AI 워크플로에서 데이터를 준비하고 모델을 학습시키는 핵심 단계를 자세히 설명합니다. Cloud Storage, Anywhere Cache, Dataflux Dataset 도구를 사용하여 데이터 로드를 최적화하는 방법을 다루고 Cloud Storage FUSE 및 Managed Lustre와 같은 고성능 파일 시스템을 비교합니다. 내결함성을 보장하고 GPU 유휴 시간을 최소화하는 효율적인 체크포인트 전략을 위한 결정 기준도 간략히 설명합니다.

涵盖的内容

1个作业5个插件

이 모듈에서는 AI 모델 서빙 및 데이터 보관처리 전략에 대해 자세히 설명합니다. 확장성과 지연 시간을 기준으로 Managed Lustre, Cloud Storage 또는 Hyperdisk ML과 같은 스토리지를 선택하는 방법과 비용 및 로드 시간을 최소화하기 위한 GKE 이미지 스트리밍 및 Cloud Storage FUSE 등의 최적화 기법에 대해서도 다룹니다.

涵盖的内容

1个作业6个插件

모든 모듈에 대한 학습자용 PDF 링크

涵盖的内容

1篇阅读材料

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提供方

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Felipe M.

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