GKE での AI / ML オーケストレーションに関するドキュメント
Google Kubernetes Engine(GKE)のプラットフォーム オーケストレーション機能を使用して、最適化された AI / ML ワークロードを実行します。Google Kubernetes Engine(GKE)を使用すると、マネージド型の Kubernetes と次の機能のメリットをすべて活用し、本番環境に対応した堅牢な AI / ML プラットフォームを実装できます。
- 大規模なワークロードのトレーニングとサービングのために GPU と TPU をサポートするインフラストラクチャ オーケストレーション
- 分散コンピューティングとデータ処理フレームワークの柔軟な統合
- リソースを最大限に活用するために同じインフラストラクチャで複数のチームをサポート
ドキュメント リソース
クイックスタートやガイド、主なリファレンス、一般的な問題のヘルプをご覧いただけます。
費用の最適化とジョブのオーケストレーション
関連リソース
Google Cloud Skills Boost のセルフペース トレーニング、ユースケース、リファレンス アーキテクチャ、コードサンプル、Google Cloud サービスの使用方法と接続方法の例をご覧ください。