Last reviewed 2024-10-11 UTC
這份Google Cloud Well-Architected Framework 文件說明相關原則和建議，協助您在 Google Cloud 中設計、建構及管理 AI 和機器學習工作負載，達成營運、安全性、可靠性、成本和效能目標。
這份文件的目標對象包括決策者、架構師、管理員、開發人員和營運人員，他們負責在 Google Cloud中設計、建構、部署及維護 AI 和機器學習工作負載。
以下頁面說明適用於 Well-Architected Framework 各大支柱的 AI 和 ML 專屬原則和建議：
貢獻者
作者：
- Benjamin Sadik | AI 和機器學習專員客戶工程師
- Charlotte Gistelinck 博士 | 合作夥伴工程師
- Filipe Gracio 博士 | 客戶工程師、AI/機器學習專家
- Isaac Lo | AI 業務開發經理
- Kamilla Kurta | GenAI/ML Specialist Customer Engineer
- Mohamed Fawzi | 比荷盧經濟聯盟安全與法規遵循主管
- 陳瑞貴 | AI 基礎架構現場解決方案架構師
- Sannya Dang | AI 解決方案架構師
其他貢獻者：
- Daniel Lees | 雲端安全架構師
- Gary Harmson | 首席架構師
- Jose Andrade | 客戶工程師、網站可靠性工程專家
- Kumar Dhanagopal | 跨產品解決方案開發人員
- Marwan Al Shawi | 合作夥伴客戶工程師
- Nicolas Pintaux | 客戶工程師、應用程式現代化專家
- Radhika Kanakam | Google Cloud Well-Architected Framework 計畫主管
- Ryan Cox | 首席架構師
- Samantha He | 技術文件撰稿者
- Stef Ruinard | 生成式 AI 現場解決方案架構師
- Wade Holmes | 全球解決方案總監
- Zach Seils | 網路專員