L'Architecture Center fornisce risorse di contenuti su un'ampia gamma di argomenti relativi all'AI e al machine learning. Questa pagina fornisce informazioni per aiutarti a iniziare a utilizzare l'AI generativa, l'AI tradizionale e il machine learning. Fornisce inoltre un elenco di tutti i contenuti relativi all'AI e al machine learning (ML) nel Centro architettura.
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I documenti elencati in questa pagina possono aiutarti a iniziare a progettare, creare ed eseguire il deployment di soluzioni di AI e ML su Google Cloud.
Esplorare l'AI generativa
Inizia imparando le nozioni di base dell'AI generativa su Google Cloud, nel sito di documentazione di Cloud:
- Per scoprire le fasi di sviluppo di un'applicazione di AI generativa ed esplorare i prodotti e gli strumenti per il tuo caso d'uso, consulta Crea un'applicazione di AI generativa su Google Cloud.
- Per identificare quando l'AI generativa, l'AI tradizionale (che include previsione e classificazione) o una combinazione di entrambe potrebbero essere adatte al tuo caso d'uso aziendale, consulta Quando utilizzare l'AI generativa o l'AI tradizionale.
- Per definire un caso d'uso aziendale dell'AI con un approccio decisionale basato sul valore aziendale, consulta Valutare e definire il caso d'uso aziendale dell'AI generativa.
- Per affrontare le sfide della selezione, della valutazione, dell'ottimizzazione e dello sviluppo dei modelli, consulta Sviluppare un'applicazione di AI generativa.
Per esplorare un progetto di AI generativa e machine learning che esegue il deployment di una pipeline per la creazione di modelli di AI, consulta Creare ed eseguire il deployment di modelli di AI generativa e machine learning in un'azienda. La guida spiega l'intero ciclo di vita dello sviluppo dell'AI, dall'esplorazione e sperimentazione preliminari dei dati all'addestramento, al deployment e al monitoraggio del modello.
Esplora le seguenti architetture di esempio che utilizzano l'AI generativa:
- Riassunto dei documenti con l'AI generativa
- Knowledge base dell'AI generativa
- RAG di AI generativa con Cloud SQL
- Infrastruttura per un'applicazione di AI generativa compatibile con RAG utilizzando Vertex AI e Vector Search
- Infrastruttura per un'applicazione di AI generativa compatibile con RAG utilizzando Vertex AI e AlloyDB per PostgreSQL
- Infrastruttura per un'applicazione di AI generativa compatibile con RAG utilizzando GKE e Cloud SQL
- Sviluppo del modello ed etichettatura dei dati con Google Cloud e Labelbox
Per informazioni sulle offerte di Google Cloud AI generativa, consulta Vertex AI e esecuzione del modello di base su GKE.
Progettazione e costruzione
Per selezionare la migliore combinazione di opzioni di archiviazione per il tuo workload di AI, consulta Progettare l'archiviazione per i workload di AI e ML in Google Cloud.
Google Cloud offre una suite di servizi di AI e machine learning per aiutarti a riassumere documenti con l'AI generativa, creare pipeline di elaborazione delle immagini e innovare con soluzioni di AI generativa.
Continua a esplorare
I documenti elencati nella sezione "AI e machine learning" del menu di navigazione a sinistra possono aiutarti a creare una soluzione di AI o ML. I documenti sono organizzati nelle seguenti categorie:
- AI generativa: progetta e crea soluzioni di AI generativa.
- Addestramento del modello: implementa il machine learning, l'apprendimento federato e esperienze intelligenti personalizzate.
- MLOps: implementa e automatizza l'integrazione continua, la distribuzione continua e l'addestramento continuo per i sistemi di machine learning.
- Applicazioni AI e ML: crea applicazioni su Google Cloud personalizzate per i tuoi workload AI e ML.