Bản mẫu:Cloud computing

Xây dựng và đào tạo mô hình AI đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu, nhưng các hệ thống lưu trữ truyền thống thường không thể theo kịp với nhu cầu tải lượng cao của học máy hiện đại. Chọn đúng kiến trúc lưu trữ là quan trọng để ngăn chặn bộ xử lý thụ động và giảm chi phí cơ sở hạ tầng. Chương trình này trang bị cho bạn kiến thức cơ bản để đánh giá, chọn và triển khai các giải pháp lưu trữ đám mây được thiết kế đặc biệt cho AI và các khối lượng công việc học máy. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm lưu trữ cơ bản đến thiết kế các đường ống dữ liệu hiệu quả cung cấp cho các mô hình AI của bạn mà không có tắc nghẽn. Bạn sẽ học được: - Hiểu các loại lưu trữ cơ bản bao gồm lưu trùng đối tượng, lưu trương khối, và hệ thống tập tin mạng. - Phân tích các yêu cầu hiệu suất lưu trữ cho các giai đoạn huấn luyện, chỉnh sửa và suy luận AI. - So sánh các tùy chọn lưu trữ đám mây để cân bằng chi phí, độ trễ và thông lượng cho các tập dữ liệu quy mô lớn. - Thực hiện các chiến lược lưu trữ tạm thời và các mô hình hồ dữ liệu để tối ưu hóa việc giao dữ kiện cho các đường ống học máy. - Tìm hiểu các khái niệm lưu trữ hiện đại bao gồm cơ sở dữ liệu vector và lưu trện hiệu suất cao cho AI sinh sản. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá thuật ngữ lưu trữ cốt lõi và những thách thức độc đáo mà AI mang đến cho cơ sở hạ tầng. Từ đó, bạn sẽ đọc qua các so sánh chi tiết của kiến trúc lưu trữ đám mây, học cách cấu hình chúng cho hiệu quả tối đa trong quá trình huấn luyện và triển khai mô hình. Lớp học chỉ có văn bản này được thiết kế cho kỹ sư đám mây mới bắt đầu, kỹ thuật viên dữ liệu và các nhà thực hành AI tham vọng muốn hiểu về mặt cơ sở hạ tầng của học máy, mà không cần kinh nghiệm cơ sở vật chất đám mờ trước đó. Bắt đầu xây dựng các đường ống AI nhanh hơn, hiệu quả hơn hôm nay bằng cách nắm vững các nguyên tắc lưu trữ đám mây.