Explora 8 proveedores de GPU en la nube que ofrecen diversas opciones desde RTX 3060 hasta H100 GPUs, comparando características y precios para proyectos de aprendizaje automático y ajuste fino de modelos de lenguaje.
- Introducción a los Proveedores de GPU en la Nube
Visión general de los objetivos del curso
Importancia de las GPU en el aprendizaje automático y ajuste fino de modelos de lenguaje
- Comprensión de las Arquitecturas y Modelos de GPU
Diferencias entre las GPU de consumo y las de centro de datos
Vista detallada de las NVIDIA RTX 3060 a RTX 4090
Examen de las capacidades de las NVIDIA A100 y H100
- Criterios para Seleccionar Proveedores de GPU en la Nube
Referencias de rendimiento
Rentabilidad
Disponibilidad y escalabilidad
Soporte y características adicionales
- Comparación Detallada de 8 Proveedores de GPU en la Nube
Proveedor 1: Visión general de la empresa, Ofertas de GPU, Precios, Características únicas
Proveedor 2: Visión general de la empresa, Ofertas de GPU, Precios, Características únicas
Proveedor 3: Visión general de la empresa, Ofertas de GPU, Precios, Características únicas
Proveedor 4: Visión general de la empresa, Ofertas de GPU, Precios, Características únicas
Proveedor 5: Visión general de la empresa, Ofertas de GPU, Precios, Características únicas
Proveedor 6: Visión general de la empresa, Ofertas de GPU, Precios, Características únicas
Proveedor 7: Visión general de la empresa, Ofertas de GPU, Precios, Características únicas
Proveedor 8: Visión general de la empresa, Ofertas de GPU, Precios, Características únicas
- Pruebas de Rendimiento y Referencias
Diseñando referencias para tareas de aprendizaje automático
Evaluando el rendimiento para el ajuste fino de modelos de lenguaje
Analizando resultados y sacando conclusiones
- Estudios de Caso y Casos de Uso
Estudio de Caso 1: Proyecto de aprendizaje automático con RTX 3060
Estudio de Caso 2: Ajuste fino de modelos de lenguaje con H100
Estudio de Caso 3: Análisis de costos para diferentes configuraciones de proveedores
- Mejores Prácticas para Rentar GPU en la Nube
Estrategias de ahorro de costos
Gestión eficiente de recursos
Optimización de flujos de trabajo para diferentes GPU
- Tendencias y Direcciones Futuras en GPU en la Nube
Tecnologías emergentes en hardware acelerador
Futuro de los proyectos de IA basados en la nube
- Resumen y Recomendaciones
Ideas clave de la comparación de proveedores
Recomendaciones finales basadas en necesidades específicas del proyecto
- Proyecto Final
Realizar un análisis comparativo en una configuración de proveedor elegida
Presentar hallazgos y recomendaciones en un informe
- Cierre del Curso y Preguntas y Respuestas
Resumen de los aprendizajes clave
Discusión abierta y preguntas adicionales
