Infraestructura de IA: opciones de almacenamiento

Overview

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En este curso, realizarás un recorrido completo por las soluciones de almacenamiento disponibles en Google Cloud, diseñadas específicamente para cargas de trabajo de IA y computación de alto rendimiento (HPC). Aprenderás a elegir el almacenamiento adecuado para cada etapa del ciclo de vida del AA. Explorarás cómo optimizar el rendimiento de E/S durante el entrenamiento, administrar conjuntos de datos masivos para la preparación de datos y entregar artefactos de modelos con baja latencia. A través de ejemplos prácticos y demostraciones, obtendrás experiencia para diseñar soluciones de almacenamiento sólidas que aceleren tu innovación en IA.

Syllabus

Descripción general del curso

En este módulo, se ofrece una descripción general del curso y se describen los objetivos de aprendizaje.

Conceptos básicos del almacenamiento de IA

En este módulo, se detalla el rol de la infraestructura de almacenamiento en la canalización de datos de IA. Se ven las demandas de rendimiento, las soluciones clave de Google Cloud y los criterios de decisión para seleccionar un servicio en función de la capacidad, la capacidad de procesamiento y la latencia.

Preparación y entrenamiento

En este módulo, se detallan las fases fundamentales de la preparación de datos y el entrenamiento de modelos en el flujo de trabajo de IA. Se aborda la optimización de la carga de datos con Cloud Storage, Anywhere Cache y la herramienta Dataflux Dataset, al tiempo que se comparan sistemas de archivos de alto rendimiento, como Cloud Storage FUSE y Managed Lustre. Además, se describen criterios de decisión para implementar estrategias de puntos de control eficientes para garantizar la tolerancia a errores y minimizar el tiempo de inactividad de las GPU.