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Renata Scheiner

Miembro desde 2023

Liga de Plata

1316 puntos
Infraestructura de IA: opciones de almacenamiento Earned ene 23, 2026 EST
Infraestructura de IA: tipos de implementación Earned ene 23, 2026 EST
Infraestructura de IA: TPU de Cloud Earned ene 23, 2026 EST
Infraestructura de IA: GPU de Cloud Earned ene 22, 2026 EST
Infraestructura de IA: introducción a AI Hypercomputer Earned ene 22, 2026 EST
Conceptos básicos de Google Cloud Earned ene 22, 2026 EST

En este curso, realizarás un recorrido completo por las soluciones de almacenamiento disponibles en Google Cloud, diseñadas específicamente para cargas de trabajo de IA y computación de alto rendimiento (HPC). Aprenderás a elegir el almacenamiento adecuado para cada etapa del ciclo de vida del AA. Explorarás cómo optimizar el rendimiento de E/S durante el entrenamiento, administrar conjuntos de datos masivos para la preparación de datos y entregar artefactos de modelos con baja latencia. A través de ejemplos prácticos y demostraciones, obtendrás experiencia para diseñar soluciones de almacenamiento sólidas que aceleren tu innovación en IA.

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En este curso, se proporciona una guía completa para implementar, administrar y optimizar cargas de trabajo de IA y computación de alto rendimiento (HPC) en Google Cloud. A través de una serie de lecciones y demostraciones prácticas, explorarás diversas estrategias de implementación, que van desde entornos altamente personalizables que utilizan Google Compute Engine (GCE) hasta soluciones administradas como Google Kubernetes Engine (GKE). Específicamente, aprenderás a crear clústeres y a implementar GKE para realizar inferencia.

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Te damos la bienvenida al curso de TPU de Cloud. Exploraremos las ventajas y desventajas de las TPU en varios escenarios y compararemos diferentes aceleradores de TPU para ayudarte a elegir el más adecuado. Aprenderás estrategias para maximizar el rendimiento y la eficiencia de tus modelos de IA y comprenderás la importancia de la interoperabilidad entre GPU y TPU para los flujos de trabajo de aprendizaje automático flexibles. A través de contenido atractivo y demostraciones prácticas, te guiaremos paso a paso para aprovechar las TPU de manera eficaz.

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¿Sientes curiosidad por el potente hardware detrás de la IA? Este módulo analiza las computadoras de IA optimizadas para el rendimiento y muestra por qué son tan importantes. Exploraremos cómo las CPU, GPU y TPU hacen que las tareas de IA sean súper rápidas, qué hace que cada una sea única y cómo el software de IA las aprovecha al máximo. Al finalizar, sabrás exactamente cómo elegir la GPU adecuada para tus proyectos de IA, lo que te ayudará a tomar decisiones inteligentes para tus cargas de trabajo de IA.

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Con este curso, podrás comenzar a usar AI Hypercomputer fácilmente. Abordaremos los conceptos básicos sobre qué es y cómo ayuda a la IA con las cargas de trabajo. Conocerás los diferentes componentes de las hipercomputadoras, como las GPU, las TPU y las CPU, y descubrirás cómo elegir el enfoque de implementación adecuado para tus necesidades.

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En este curso de nivel introductorio, obtendrás práctica con las herramientas y servicios básicos de Google Cloud. Se proporcionan videos opcionales para brindar más contexto y un repaso de los conceptos tratados en los labs. Conceptos básicos de Google Cloud es un primer curso recomendado para los estudiantes de la plataforma: puedes empezar con pocos o ningún conocimiento previo de la nube y terminar con experiencia práctica que podrás aplicar a tu primer proyecto en Google Cloud. Desde la escritura de comandos en Cloud Shell y la implementación de tu primera máquina virtual, hasta la ejecución de apps en Kubernetes Engine o con balanceo de cargas, Conceptos básicos de Google Cloud es la introducción ideal a las características básicas de la plataforma.

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