Entwicklung einer skalierbaren Cloud-KI-Infrastruktur

Die Skalierung von KI-Modellen in der Cloud erfordert mehr als nur reine Rechenleistung. Sie erfordern einen strategischen Ansatz für das Infrastrukturdesign, der die Kosten überschaubar und die Systeme zuverlässig hält. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Prinzipien der Architektur von Cloud-Systemen, die speziell auf KI-Workloads zugeschnitten sind. Sie werden von der Vermittlung grundlegender Cloud-Konzepte zur selbstsicheren Planung robuster Architekturen übergehen, die Machine-Learning-Pipelines, große Sprachmodelle und Echtzeit-Datenverarbeitung unterstützen. Sie lernen: Die grundlegenden Hardware- und Softwarekomponenten einer modernen Cloud-KI-Infrastruktur kennen; skalierbare Datenpipelines entwerfen und Vektordatenbanken für die Retrieval-Augmented Generation (RAG) integrieren; Rechenressourcen, einschließlich Grafikprozessoren und spezielle Beschleuniger, konfigurieren, um Leistung und Betriebskosten auszugleichen; Anwenden von Best Practices für Kostenkontrolle, Sicherheit und Hochverfügbarkeit in Cloud-Umgebungen für Unternehmen.Anwenden der besten Verfahren für die Kostenkontrollen, Sicherheit, und Hoch-Verfügbarekeit in Enterprise-Cloud-Umgebung. Wir beginnen mit der wichtigsten Terminologie und den grundlegenden Konzepten der Cloud-Architektur, bevor wir praktische Designmuster für das Modelltraining und die Bereitstellung erkunden. Durch detaillierte schriftliche Erläuterungen und konzeptionelle Aufschlüsselungen lernen Sie, wie Sie fundierte Entscheidungen zu Speicher, Compute und Netzwerken treffen. Dieser Kurs richtet sich an angehende Cloud-Architekten, Systemadministratoren und Entwickler, die sich auf die KI-Infrastruktur spezialisieren möchten, ohne dass vorherige Erfahrungen mit der Cloud- Architektur erforderlich sind. Bauen Sie noch heute Ihr grundlegendes Wissen über Cloud-KI-Design auf.