Class Central is learner-supported. When you buy through links on our site, we may earn an affiliate commission.

Infrastructure d'IA : types de déploiements

Google Cloud via Coursera

Go to class Write review

Overview

Google, IBM & Meta Certificates – 40% Off

One plan covers every Professional Certificate on Coursera.

Unlock All Certificates

Ce cours constitue un guide complet pour déployer, gérer et optimiser des charges de travail d'IA et de calcul hautes performances (HPC) sur Google Cloud. À travers une série de leçons et de démonstrations pratiques, vous explorerez diverses stratégies de déploiement, allant d'environnements hautement personnalisables utilisant Google Compute Engine (GCE) à des solutions gérées comme Google Kubernetes Engine (GKE). Plus précisément, vous apprendrez à créer des clusters et à déployer GKE pour l'inférence.

Syllabus

Présentation du cours

Ce module offre une vue d'ensemble du cours et présente les objectifs d'apprentissage.

Processus de création de cluster

Ce module décrit en détail le processus de création d'un cluster AI Hypercomputer. Il présente les décisions clés à prendre, y compris le choix du type de machine, de l'option de consommation, de l'option de déploiement, de l'outil d'orchestration et de l'image du cluster.

Créer un cluster avec Compute Engine

Ce module présente les principales options de configuration et techniques d'optimisation pour le déploiement d'un cluster AI Hypercomputer sur Google Compute Engine (GCE). Il aborde la sélection des types de machines, les images d'OS avec accélérateur, les options de déploiement, ainsi que les stratégies d'optimisation des performances réseau.

Créer avec Google Kubernetes Engine (GKE)

Ce module présente les options de configuration pour le déploiement d'un cluster AI Hypercomputer sur Google Kubernetes Engine (GKE). Il aborde la conteneurisation, les modes de fonctionnement de GKE, les configurations réseau, et les techniques d'optimisation des charges de travail telles que l'entraînement distribué et le partage de GPU.

Déployer avec GKE pour l'inférence

Ce module présente les techniques d'optimisation pour la conception d'une charge de travail d'inférence sur GKE. Il aborde le workflow d'inférence GKE, l'infrastructure clé et les optimisations au niveau du modèle.