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AI 인프라: 배포 유형

Google Cloud via Coursera

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Overview

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이 과정은 Google Cloud에서 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드를 배포, 관리, 최적화하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 일련의 강의와 실용적인 데모를 통해 Google Compute Engine(GCE)을 사용하는 고도로 맞춤 설정 가능한 환경부터 Google Kubernetes Engine(GKE)과 같은 관리형 솔루션에 이르기까지 다양한 배포 전략을 살펴봅니다. 특히 클러스터를 만들고 추론을 위해 GKE를 배포하는 방법도 배우게 됩니다.

Syllabus

과정 개요

이 모듈에서는 과정의 개요를 제공하고 학습 목표를 간략히 설명합니다.

클러스터 생성 프로세스

이 모듈에서는 AI 하이퍼컴퓨터 클러스터 생성 프로세스를 자세히 설명합니다. 머신 유형, 소비 옵션, 배포 옵션, 조정자, 클러스터 이미지 선택을 포함해 필요한 주요 결정사항에 대해서도 다룹니다.

Compute Engine에서 클러스터 만들기

이 모듈에서는 Google Compute Engine(GCE)에서 AI 하이퍼컴퓨터 클러스터를 배포하기 위한 주요 구성 옵션과 최적화 기법을 설명합니다. 머신 유형 선택, 가속기 OS 이미지, 배포 옵션, 네트워크 성능 최적화 전략에 대해서도 다룹니다.

Google Kubernetes Engine(GKE)을 사용한 빌드

이 모듈에서는 Google Kubernetes Engine(GKE)에서 AI 하이퍼컴퓨터 클러스터를 배포하기 위한 구성 옵션을 설명합니다. 컨테이너화, GKE 작업 모드, 네트워킹 구성, 분산 학습 및 GPU 공유와 같은 워크로드 최적화 기법에 대해서도 다룹니다.

추론을 위해 GKE로 배포하기

이 모듈에서는 GKE에서 추론 워크로드를 설계하기 위한 최적화 기법을 살펴봅니다. GKE 추론 워크플로, 주요 인프라, 모델 수준 최적화에 대해서도 다룹니다.

과정 리소스

모든 모듈에 대한 학생 PDF 링크

Taught by

Google Cloud Training

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