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Infraestrutura de IA: opções de armazenamento

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Infraestrutura de IA: opções de armazenamento

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What you'll learn

  • Determinar as opções de armazenamento adequadas e as práticas recomendadas relacionadas para cada fase do pipeline de dados de IA.

  • Determinar as soluções de armazenamento adequadas em cada fase do pipeline de dados de IA.

  • Identificar opções e técnicas de armazenamento para preparação de dados, treinamento de modelos, disponibilização de modelos e arquivamento de dados.

  • Conhecer exemplos de arquiteturas de armazenamento para treinamento e disponibilização de modelos.

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April 2026

Assessments

3 assignments

Taught in Portuguese (Brazil)

See how employees at top companies are mastering in-demand skills

 logos of Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G and L'Oreal

There are 5 modules in this course

Este módulo oferece uma visão geral do curso e descreve os objetivos de aprendizado.

What's included

1 plugin

Este módulo explica o papel da infraestrutura de armazenamento no pipeline de dados de IA. Vamos falar sobre as exigências de desempenho, as principais soluções do Google Cloud e os critérios de decisão para selecionar um serviço com base na capacidade, latência e capacidade de processamento.

What's included

1 assignment2 plugins

Este módulo detalha as fases mais importantes de preparação de dados e treinamento de modelos no fluxo de trabalho de IA. Vamos abordar a otimização do carregamento de dados usando o Cloud Storage, o Anywhere Cache e a ferramenta Dataflux Dataset, além de comparar sistemas de arquivos de alto desempenho, como o Cloud Storage FUSE e o Managed Lustre. Além disso, o módulo descreve os critérios de decisão para estratégias de checkpoint eficientes, visando garantir a tolerância a falhas e minimizar o tempo de inatividade da GPU.

What's included

1 assignment5 plugins

Este módulo detalha estratégias para disponibilização de modelos de IA e arquivamento de dados. Você vai aprender a selecionar o tipo de armazenamento (Managed Lustre, Cloud Storage ou Hyperdisk ML) com base na escala e na latência. Também vamos apresentar técnicas de otimização, como o Image Streaming do GKE e Cloud Storage FUSE, para minimizar custos e tempos de carregamento.

What's included

1 assignment6 plugins

Links para todos os módulos no PDF do estudante

What's included

1 reading

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