GKE で Parallelstore インスタンスを基盤とする Volume を作成して使用する

フルマネージド Parallelstore インスタンスを基盤とするストレージを作成し、Volume としてそのストレージにアクセスする方法について説明します。CSI ドライバは、サイズの小さいファイルとランダム読み取りを伴う AI / ML トレーニング ワークロード用に最適化されています。

Hyperdisk ML で AI / ML データの読み込みを高速化する

Hyperdisk ML を使用して GKE で AI / ML モデルの重みを簡単に読み込み、高速化する方法を学習します。

GKE の TPU で JetStream と PyTorch を使用して LLM をサービングする

PyTorch を介して JetStream で GKE の Tensor Processing Unit（TPU）を使用して LLM をサービングする方法について学習します。

GKE の GPU を使用して LLM 推論を最適化する際のベスト プラクティス

vLLM と Text Generation Inference（TGI）サービング フレームワークを使用して、GKE の GPU で LLM 推論パフォーマンスを最適化する方法について説明します。

GKE で NVIDIA GPU Operator を使用して GPU スタックを管理する

NVIDIA GPU Operator を使用するタイミングと、GKE で NVIDIA GPU Operator を有効にする方法について説明します。

TPU 上の LLM ワークロードの自動スケーリングを構成する

GKE HorizontalPodAutoscaler（HPA）を使用して、単一ホストの JetStream によって Gemma LLM をデプロイし、自動スケーリング インフラストラクチャを設定する方法について学習します。

GKE で複数の GPU を使用して Gemma オープンモデルをファインチューニングする

Hugging Face Transformers ライブラリを使用して、GKE の GPU で Gemma LLM をファインチューニングする方法について説明します。

GKE 上で TPU を使用して、Stable Diffusion モデルを使用する Ray Serve アプリケーションをデプロイする

TPU、Ray Serve、Ray Operator アドオンを使用して、GKE に Stable Diffusion モデルをデプロイして提供する方法について説明します。

GKE で GPU を使用して LLM ワークロードの自動スケーリングを構成する

GKE HorizontalPodAutoscaler（HPA）を使用して、Hugging Face Text Generation Interface（TGI）サービング フレームワークで Gemma LLM をデプロイし、自動スケーリング インフラストラクチャを設定する方法を説明します。

A3 Mega 仮想マシンで Megatron-LM を使用して Llama2 をトレーニングする

A3 Mega でコンテナベースの Megatron-LM PyTorch ワークロードを実行する方法について説明します。

Autopilot に GPU ワークロードをデプロイする

GKE Autopilot ワークロードでハードウェア アクセラレータ（GPU）をリクエストする方法について学習します。

GKE で複数の GPU を使用して LLM を提供する

GKE で複数の NVIDIA L4 GPU を使用して Llama 2 70B または Falcon 40B を提供する方法について説明します。

GKE で Saxml を実行してマルチホスト TPU を使用して LLM を提供する

GKE で Ray フレームワークを使用して Falcon 7b、Llama2 7b、Falcon 40b、Llama2 70b を提供する方法について説明します。

Ray on GKE を使ってみる

Ray クラスタでワークロードを実行して、Ray on GKE を簡単に使用する方法について説明します。

Ray を使用して L4 GPU で LLM を提供する

GKE で Ray フレームワークを使用して Falcon 7b、Llama2 7b、Falcon 40b、Llama2 70b を提供する方法について説明します。

JobSet と Kueue を使用して TPU マルチスライス ワークロードをオーケストレートする

JobSet と Kueue を使用して、GKE 上の複数の TPU スライスで Jax ワークロードをオーケストレートする方法について説明します。

NVIDIA Data Center GPU Manager（DCGM）を使用した GKE 上の GPU ワークロードのモニタリング

NVIDIA Data Center GPU Manager（DCGM）を使用して GKE 上の GPU ワークロードをモニタリングする方法について説明します。

クイックスタート: GKE Standard クラスタで GPU を使用してモデルをトレーニングする

このクイックスタートでは、GKE で GPU を使用するトレーニング モデルをデプロイし、予測を Cloud Storage に保存する方法について説明します。

GKE での大規模な ML の実行

この動画では、大規模な AI モデルのトレーニングに関する一般的な課題を GKE で解決する方法と、GKE で大規模な ML モデルをトレーニングして提供するためのベスト プラクティスについて説明します。

GPU アクセラレーションを備えた GKE Autopilot で TensorFlow を実行する

このブログ投稿では、Tensorflow 対応の Jupiter ノートブックを作成、実行、破棄するための手順ガイドを紹介します。

GKE の Namespace 間で割り当てを共有するジョブ キューイング システムを実装する

このチュートリアルでは Kueue を使用して、ジョブ キューイング システムを実装し、GKE 上の異なる Namespace 間でワークロード リソースと割り当て共有を構成する方法を説明します。

GKE と Cloud Storage を使用して RAG chatbot を構築する

このチュートリアルでは、検索拡張生成（RAG）に基づく大規模言語モデル（LLM）アプリケーションと、Cloud Storage バケットにアップロードされた PDF ファイルを統合する方法について説明します。

検索エンジンをシンプルに: GKE と Vertex AI Agent Builder によるローコード アプローチ

Vertex AI Agent Builder、Vertex AI Search、GKE を使用して Google Cloud で検索エンジンを作成する方法。

LiveX AI: GKE と NVIDIA AI でトレーニングおよびサービングされる AI エージェントによりカスタマー サポートのコストを削減

LiveX AI が GKE を使用して、顧客満足度を高め、費用を削減する AI エージェントを構築する方法。

GKE を使用した RAG 対応生成 AI アプリケーション用のインフラストラクチャ

GKE、Cloud SQL、Ray、Hugging Face、LangChain を使用して、検索拡張生成（RAG）対応の生成 AI アプリケーションを実行するためのリファレンス アーキテクチャ。

特許検索の革新: IPRally が GKE と Ray を使用して AI を活用

IPRally が GKE と Ray を使用して、スケーラブルで効率的な ML プラットフォームを構築し、特許検索の高速化と精度の向上を実現した方法を紹介します。

Google Cloud での Gemma のパフォーマンスに関する詳細

Cloud GPU と Cloud TPU 上で Gemma を活用し、推論と GKE でのトレーニングの効率を高めます。

GKE で Gemma を使用するための詳細: 生成 AI オープンモデルのサービングを実現する新たなイノベーション

最高水準の Gemma オープンモデルを使用して、移植およびカスタマイズ可能な AI アプリケーションを構築し、GKE にデプロイします。

Ray と Kueue を使用した AI / ML の高度なスケジューリング

KubeRay と Kueue を使用して GKE で Ray アプリケーションをオーケストレーションします。

Google Kubernetes Engine 上で Ray のセキュリティを確保する方法

GKE で Ray を使用して AI / ML ワークロードをトレーニングする際に、セキュリティに関する知見とセキュリティ強化手法を適用します。

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Google Cloud の AI / ML ワークロードに最適なストレージ オプションの組み合わせを選択します。

ドライバの自動インストールにより、GKE での NVIDIA GPU の使用が容易に

GKE に Nvidia GPU ドライバを自動的にインストールします。

GKE の NVIDIA NeMo フレームワークで、生成 AI への取り組みを加速

GKE と NVIDIA NeMo フレームワークを使用して、生成 AI モデルをトレーニングします。

Ray AI ワークロードに GKE を使用する理由

Ray ワークロードに GKE を使用して、スケーラビリティ、費用対効果、フォールト トレランス、分離、移植性を向上させます。

フルマネージド GKE で AI を実行: 新たなコンピューティング オプション、料金、リソース予約

GKE Autopilot を使用すると、AI / ML ワークロードの GPU サポートとパフォーマンスを向上させ、費用を抑えることができます。

SEEN が GKE を使用して出力を 89 倍に拡大し GPU の費用を 66% 削減した方法

GKE を使用してパーソナライズされた動画出力をスケーリングしたスタートアップ企業を紹介します。

Let’s Enhance が NVIDIA AI と GKE を使用して AI ベースの写真編集を強化した仕組み

NVIDIA GPU と GKE を使用して画像を美しくするための革新的な AI。

GKE の GPU 共有によって、科学者がどのようにニュートリノを探索するか

GKE GPU 共有は、科学者がニュートリノを探索するのに役立ちます。

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複数のコンテナで単一の物理 GPU を共有し、使用率を向上させることができる GKE の GPU 時間共有機能について説明します。

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Etsy が GKE を使用して ML プラットフォームを再設計する方法

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シリコンバレーのスタートアップ企業である Moloco 社が、GKE と Tensor Flow Enterprise を活用して機械学習（ML）インフラストラクチャを強化した方法。

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JobSet API を使用して、GKE で分散 ML トレーニング ワークロードを実行します。

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GKE クラスタで NVIDIA GPU A100～80 GB を使用して、シンプルな JAX プログラムを実行します。