Merancang Infrastruktur AI Cloud yang Dapat Diperluas

Mengakomodasi model AI di cloud memerlukan lebih dari sekedar kekuatan komputasi; hal ini juga memerlukan pendekatan strategis terhadap desain infrastruktur yang dapat menjaga biaya tetap terkendali dan sistem tetap dapat diandalkan. Kursus berbasis teks ini memandu Anda melalui prinsip-prinsip dasar arsitektur sistem awan yang dirancang khusus untuk beban kerja AI. Anda akan berpindah dari memahami konsep dasar cloud ke merencanakan dengan percaya diri arsitektur yang kuat yang mendukung pipa machine learning, model bahasa besar, dan pemrosesan data real-time. Apa yang Anda pelajari: Mengerti komponen perangkat keras dan perangkat lunak dasar dari infrastruktur AI awan modern; Merancang pipa data yang dapat disesuaikan dan mengintegrasikan basis data vektor untuk generasi retrieval-augmented (RAG); Konfigurasi sumber daya komputasi, termasuk GPU dan akselerator khusus, untuk menyeimbangkan kinerja dan biaya operasional; Implementasi MLOps workflow dasar untuk model deployment, monitoring, dan scaling otomatis; Terapkan praktik terbaik untuk kontrol biaya, keamanan, dan availability tinggi dalam lingkungan awan perusahaan. Kami mulai dengan terminologi kunci dan konsep arsitektur inti awan sebelum menjelajahi pola desain praktis untuk pelatihan model dan melayani. Melalui penjelasan tertulis yang rinci dan kerusakan konseptual, Anda akan belajar bagaimana membuat keputusan yang berinformasi tentang penyimpanan, komputasi, dan jaringan. Kursus ini dirancang untuk ambisi arsitek awan, administrator sistem, dan pengembang yang ingin berspesialisasi dalam infrastruktur AI, tanpa pengalaman arsitektur awan sebelumnya yang diperlukan. Mulai membangun pengetahuan dasar Anda tentang desain AI cloud hari ini.