Infraestructura de IA: Opciones de Almacenamiento en la Nube para Cargas de Trabajo de ML

Diseñar infraestructura para inteligencia artificial requiere una comprensión profunda de cómo fluyen los datos a través de su sistema. Elegir la opción de almacenamiento incorrecta puede generar cuellos de botella masivos, tiempos de entrenamiento de modelos lentos y costos de nube descontrolados. Este curso basado en texto lo equipa con el conocimiento fundamental para evaluar, seleccionar e implementar las soluciones de almacenamiento en la nube adecuadas para cargas de trabajo de IA e Informática de Alto Rendimiento (HPC). Aprenderá a alinear las características del almacenamiento con las demandas únicas de cada fase del ciclo de vida del aprendizaje automático. Lo que aprenderá: - Comprender los requisitos fundamentales de almacenamiento para cargas de trabajo de IA, aprendizaje automático y HPC. - Comparar diferentes tipos de almacenamiento en la nube, incluido el almacenamiento de objetos, el almacenamiento de bloques y los sistemas de archivos paralelos. - Seleccionar el nivel de almacenamiento óptimo para cada etapa del ciclo de vida de ML, desde la preparación de datos hasta el entrenamiento y la implementación de modelos. - Analizar las demandas de almacenamiento de las arquitecturas de IA modernas, incluidas las bases de datos vectoriales y los sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG). - Aplicar estrategias de optimización de costos y ajuste de rendimiento para prevenir cuellos de botella de datos durante ejecuciones de entrenamiento intensivas. El curso comienza con la terminología esencial y los conceptos centrales de almacenamiento en la nube antes de guiarlo a través de escenarios prácticos y requisitos de carga de trabajo. Progresará a través de explicaciones escritas, desgloses arquitectónicos y ejercicios conceptuales diseñados para solidificar sus habilidades de toma de decisiones. Este curso está diseñado para arquitectos de nube principiantes, aspirantes a ingenieros de datos y profesionales de TI que buscan comprender el lado del almacenamiento de la infraestructura de IA. No se requiere experiencia previa en almacenamiento en la nube. Comience a leer hoy mismo para construir una base sólida en arquitectura de almacenamiento en la nube para IA moderna.