This course covers the automation and operational management of GKE clusters optimized for distributed AI and machine learning workloads. You will learn to provision accelerator resources, configure advanced workload queueing, mitigate capacity constraints, and orchestrate large-scale distributed jobs.
AI Infrastructure: Orchestration and Automation
AI Infrastructure: Orchestration and Automation
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec En savoir plus
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Recognize how GKE uses containerization to eliminate environment inconsistencies and optimize GPU/TPU resources across the AI lifecycle.
Identify core Kubernetes AI constructs and explain how Terraform, Cluster Toolkit, and Cluster Director automate cluster setup.
Explain how Kueue uses custom resources (ResourceFlavor, ClusterQueue, LocalQueue) to prevent job starvation and manage traffic.
Differentiate between DWS Flex Start and Calendar modes, and describe how Topology-Aware Scheduling (TAS) reduces latency.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Infrastructure Architecture
- Catégorie : Distributed Computing
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Capacity Management
- Catégorie : Cloud-Native Computing
- Catégorie : Cloud Deployment
- Catégorie : Infrastructure as Code (IaC)
- Catégorie : Containerization
- Catégorie : Multi-Tenant Cloud Environments
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Cloud Infrastructure
- Catégorie : Google Cloud Platform
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Terraform
- Catégorie : AI Workflows
- Catégorie : Kubernetes
- Catégorie : AI Orchestration
- Catégorie : Model Deployment
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
septembre 2026
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1 devoir
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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