Accéder au contenu principal

Cours

AI Infrastructure: Deployment Types

Intermédiaire1 h 30 min

A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.

R1 h 30 min28 exercices1,400 XP60Attestation de réussite

Créez votre compte gratuit

Continuer avec Google
ou
En continuant, vous acceptez notre conditions d'utilisation, nos politique de confidentialité et que vos données soient stockées aux États-Unis.

Plébiscité par les apprenants de milliers d'entreprises

Vous formez une équipe ?

Essayer pour les entreprises

Description du cours

This course provides a comprehensive guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud. Through a series of lessons and practical demonstrations, you’ll explore diverse deployment strategies, ranging from highly customizable environments using Google Compute Engine (GCE) to managed solutions like Google Kubernetes Engine (GKE). Specifically, you’ll learn how to create clusters and deploy GKE for inference.

Prérequis

Ce cours ne requiert aucun prérequis.

Programme de formation

Plan du cours

1

Course overview

This module offers an overview of the course and outlines the learning objectives.
Commencer le chapitre
2

Cluster creation process

This module details the AI Hypercomputer cluster creation process. It covers the key decisions required, including choosing a machine type, consumption option, deployment option, orchestrator, and cluster image.
Commencer le chapitre
3

Creating a cluster with Compute Engine

This module identifies key configuration options and optimization techniques for deploying an AI Hypercomputer cluster on Google Compute Engine (GCE). It covers selecting machine types, accelerator OS images, deployment options, and strategies for optimizing network performance.
Commencer le chapitre
4

Building with Google Kubernetes Engine (GKE)

This module identifies configuration options for deploying an AI Hypercomputer cluster on Google Kubernetes Engine (GKE). It covers containerization, GKE modes of operation, networking configurations, and workload optimization techniques like distributed training and GPU sharing.
Commencer le chapitre
5

Deploying with GKE for inference

This module examines optimization techniques for architecting an inference workload on GKE. It covers the GKE inference workflow, key infrastructure, and model-level optimizations.
Commencer le chapitre
6

Course resources

Student PDF links to all modules
Commencer le chapitre
R

AI Infrastructure: Deployment Types

Cours
terminé

Obtenez un certificat de réussite

S'inscrire maintenant

Développez vos compétences en données avec DataCamp for Mobile

Progressez où que vous soyez grâce à nos cours mobiles et à nos défis de code quotidiens de 5 minutes.