Im Architekturzentrum werden Inhaltsressourcen für eine Vielzahl von KI- und ML-Themen bereitgestellt. Auf dieser Seite finden Sie Informationen zum Einstieg in generative KI, herkömmliche KI und maschinelles Lernen. Außerdem wird eine Liste aller KI- und ML-Inhalte im Architekturzentrum bereitgestellt.
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Die auf dieser Seite aufgeführten Dokumente erleichtern Ihnen den Einstieg in das Entwerfen, Erstellen und Bereitstellen von KI- und ML-Lösungen in Google Cloud.
Generative KI kennenlernen
Machen Sie sich zuerst mit den Grundlagen der generativen KI inGoogle Cloudvertraut:
- Informationen zu den Phasen der Entwicklung einer generativen KI-Anwendung sowie der Produkte und Tools für Ihren Anwendungsfall finden Sie unter Generative KI-Anwendung in Google Cloud erstellen.
- Informationen dazu, wann generative KI, herkömmliche KI (einschließlich Vorhersage und Klassifizierung) oder eine Kombination aus beidem für Ihren Anwendungsfall geeignet ist, finden Sie unter Wann werden generative oder herkömmliche KI verwendet?.
- Informationen zum Definieren eines geschäftlichen Anwendungsfalls mit KI für einen geschäftlichen Entscheidungsansatz finden Sie unter Geschäftsanwendungsfall der generativen KI bewerten und definieren.
- Informationen zum Beheben der Herausforderungen bei der Auswahl, Bewertung, Feinabstimmung und Entwicklung von Modellen finden Sie unter Generative KI-Anwendung entwickeln.
Einen Blueprint für generative KI und maschinelles Lernen, mit dem eine Pipeline zum Erstellen von KI-Modellen bereitgestellt wird, finden Sie unter Modelle für generative KI und maschinelles Lernen in einem Unternehmen erstellen und bereitstellen. Der Leitfaden beschreibt den gesamten Lebenszyklus der KI-Entwicklung, von der explorativen Datenanalyse und Experimentierung über das Modelltraining, die Bereitstellung und Überwachung.
Hier finden Sie Beispielarchitekturen, in denen generative KI verwendet wird:
- Zusammenfassung von Dokumenten mit generativer KI
- Wissensdatenbank zu generativer KI
- RAG basierend auf generativer KI mit Cloud SQL
- Infrastruktur für eine RAG-fähige generative KI-Anwendung mit Vertex AI und Vector Search
- Infrastruktur für eine RAG-fähige generative KI-Anwendung mit Vertex AI und AlloyDB for PostgreSQL
- Infrastruktur für eine RAG-fähige generative KI-Anwendung mit GKE und Cloud SQL
- Modellentwicklung und Daten-Labeling mit Google Cloud und Labelbox
Informationen zu Google Cloud Angeboten für generative KI finden Sie unter Vertex AI und Foundation Model in GKE ausführen.
Design und Aufbau
Informationen zum Auswählen der besten Kombination von Speicheroptionen für Ihre KI-Arbeitslast finden Sie unter Speicher für KI- und ML-Arbeitslasten in Google Cloud entwerfen.
Google Cloud bietet eine Reihe von KI- und ML-Diensten, mit denen Sie Dokumente mit generativer KI zusammenfassen, Bildverarbeitungspipelines erstellen und Innovationen mit generativen KI-Lösungen vorantreiben können.
Weiter erkunden
Die Dokumente, die im Abschnitt „KI und maschinelles Lernen“ der linken Navigationsleiste aufgeführt sind, helfen Ihnen beim Erstellen einer KI- oder ML-Lösung. Die Dokumente sind in folgende Kategorien unterteilt:
- Generative KI: Lösungen mit generativer KI entwerfen und erstellen.
- Modelltraining: Implementieren Sie maschinelles Lernen, föderiertes Lernen und personalisierte, intelligente Umgebungen.
- MLOps: Implementieren und automatisieren Sie Continuous Integration, Continuous Delivery und kontinuierliches Training für ML-Systeme.
- KI- und ML-Anwendungen: Erstellen Sie in Google CloudAnwendungen, die auf Ihre KI- und ML-Arbeitslasten zugeschnitten sind.