Ejecución de Modelos de Difusión Estable con GPUs de Cloud Run

Resumen

Descubre cómo escalar el soporte de GPU en Cloud Run para implementaciones de Stable Diffusion, con un despliegue rápido y optimización del rendimiento a demanda.

Programa de estudio

• Introducción al Curso
Resumen de Modelos de Difusión Estable
Importancia del Soporte de GPU en IA
• Comprendiendo los Modelos de Difusión Estable
Fundamentos de la Difusión Estable
Casos de Uso y Aplicaciones
• Introducción a Google Cloud Run
Conceptos Básicos de la Arquitectura de Cloud Run
Beneficios de la Computación Sin Servidor para IA
• Configurando el Soporte de GPU en Cloud Run
Panorama del Soporte de GPU en Cloud Run
Requisitos Previos para Ejecutar GPUs en Cloud Run
• Desplegando Difusión Estable con GPU en Cloud Run
Preparando Su Entorno
Contenerización de Modelos de Difusión Estable
Creación y Despliegue de un Servicio Cloud Run con GPU
• Gestión y Escalado de Recursos de GPU
Escalado Automático con Cloud Run
Gestión de Costos con Uso Eficiente de GPUs
Monitoreo y Registro para un Rendimiento Optimizado
• Optimización de Rendimiento bajo Demanda
Ajuste Fino del Rendimiento del Modelo en Tiempo Real
Balanceo de Carga para Tareas de Difusión Estable
Mejores Prácticas para la Optimización de GPUs
• Seguridad y Cumplimiento en Despliegues de Cloud Run
Garantizando Privacidad y Seguridad de Datos
Cumplimiento con Estándares de la Industria
• Estudios de Caso e Implementaciones Reales
Despliegues Exitosos de Difusión Estable en Cloud Run
Lecciones Aprendidas y Mejores Prácticas
• Tendencias y Desarrollos Futuros
Tecnologías Emergentes en IA y Computación en la Nube
El Futuro Papel de las GPUs en el Escalado de IA
• Conclusión del Curso y Próximos Pasos
Resumen de Aprendizajes Clave
Recursos Adicionales y Rutas de Aprendizaje Continuado
• Proyecto Final
Implementación Práctica de un Modelo de Difusión Estable en Cloud Run con GPUs
Presentación y Revisión por Pares

Asignaturas

Programación