AI 및 머신러닝 리소스

Last reviewed 2024-04-05 UTC

아키텍처 센터는 다양한 AI 및 머신러닝 주제 전반에 대한 콘텐츠 리소스를 제공합니다. 이 페이지에서는 생성형 AI, 기존 AI, 머신러닝을 시작하는 데 도움이 되는 정보를 제공합니다. 또한 아키텍처 센터의 모든 AI 및 머신러닝(ML) 콘텐츠 목록을 제공합니다.

시작하기

이 페이지에 나열된 문서는 Google Cloud에서 AI 및 ML 솔루션의 설계, 빌드, 배포를 시작하는 데 도움이 됩니다.

생성형 AI 살펴보기

Cloud 문서 사이트에서 먼저 Google Cloud의 생성형 AI의 기본 사항에 대해 알아보세요.

AI 모델을 만들기 위한 파이프라인을 배포하는 생성형 AI 및 머신러닝 청사진을 살펴보려면 기업에서 생성형 AI 및 머신러닝 모델 빌드 및 배포를 참조하세요. 이 가이드에서는 사전 데이터 탐색 및 실험부터 모델 학습, 배포, 모니터링에 이르기까지 전체 AI 개발 수명 주기를 설명합니다.

생성형 AI를 사용하는 다음 아키텍처 예시를 살펴보세요.

Google Cloud 생성형 AI 제품에 대한 자세한 내용은 Vertex AI, Gemini API, GKE에서 기반 모델 실행을 참조하세요.

설계 및 빌드

AI 워크로드에 가장 적합한 스토리지 옵션 조합을 선택하려면 Google Cloud의 AI 및 ML 워크로드를 위한 스토리지 설계를 참조하세요.

Google Cloud는 생성형 AI로 문서를 요약하고 이미지 처리 파이프라인을 빌드하고 생성형 AI 솔루션으로 혁신을 달성하는 데 도움이 되는 AI 및 머신러닝 서비스 제품군을 제공합니다.

계속 탐색

이 페이지의 후반부와 왼쪽 탐색 메뉴에 나와 있는 문서는 AI 또는 ML 솔루션을 빌드하는 데 도움이 됩니다. 이 문서는 다음 카테고리로 정리됩니다.

  • 생성형 AI: 이러한 아키텍처를 따라 생성형 AI 솔루션을 설계하고 빌드합니다.
  • 모델 학습: 머신러닝, 제휴 학습, 맞춤화된 지능형 환경을 구현합니다.
  • MLOps: 머신러닝 시스템을 위한 지속적 통합, 지속적 배포, 지속적 학습을 구현하고 자동화합니다.
  • AI 및 ML 애플리케이션: AI 및 ML 워크로드에 맞춤설정된 Google Cloud에서 애플리케이션을 빌드합니다.

아키텍처 센터의 AI 및 머신러닝 리소스

리소스 이름이나 설명에 있는 제품 이름 또는 문구를 입력하여 다음 AI 및 머신러닝 리소스 목록을 필터링할 수 있습니다.

MLOps using TensorFlow Extended, Vertex AI Pipelines, Cloud Build를 사용하는 MLOps 아키텍처

Google Cloud에서 머신러닝 구현을 위한 권장사항

기업에서 생성형 AI 및 머신러닝 모델을 빌드하고 배포

Dataflow 및 Cloud Vision API를 사용한 ML 비전 분석 솔루션 빌드

교차 사일로 및 교차 기기를 지원하는 Google Cloud 제휴 학습

Google Cloud에서 R을 사용한 데이터 과학: 탐색적 데이터 분석 가이드

Google Cloud의 AI 및 ML 워크로드를 위한 스토리지 설계

지리정보 분석 아키텍처

Afi.ai를 사용한 Google Workspace 백업

고품질 ML 솔루션 개발 가이드라인

마이크로서비스 및 비동기 메시징을 사용한 이미지 처리

GKE를 사용하는 RAG 지원 생성형 AI 애플리케이션을 위한 인프라

Vertex AI를 사용하는 RAG 지원 생성형 AI 애플리케이션을 위한 인프라

Jump Start 솔루션: Cloud Functions에서 AI/ML 이미지 처리

점프 스타트 솔루션: 분석 레이크하우스

점프 스타트 솔루션: BigQuery를 사용한 데이터 웨어하우스

점프 스타트 솔루션: 생성형 AI 문서 요약

점프 스타트 솔루션: 생성형 AI 기술 자료

점프 스타트 솔루션: Cloud SQL을 사용한 생성형 AI RAG

Intelligent Products Essentials를 사용한 MLOps

MLOps: 머신러닝의 지속적 배포 및 자동화 파이프라인

Google Cloud 및 Labelbox를 사용한 모델 개발 및 데이터 라벨링

Bigtable 및 GKE에서 OpenTSDB로 시계열 데이터 모니터링

Google Cloud 탄소 발자국 줄이기

확장 가능한 TensorFlow 추론 시스템

Vertex AI를 사용한 Spark ML 모델 제공

Google Cloud에서 경향 모델링을 위한 Kubeflow 파이프라인 사용