AI と ML に関するリソース

Last reviewed 2024-04-05 UTC

アーキテクチャ センターには、さまざまな AI と ML のテーマに関するコンテンツ リソースが用意されています。このページでは、生成 AI、従来の AI、ML を始める際に役立つ情報を提供します。また、アーキテクチャ センターの AI と ML に関するすべてのコンテンツのリストも提供されます。

始める

このページに記載されているドキュメントは、Google Cloud での AI ソリューションと ML ソリューションの設計、構築、デプロイの開始に役立ちます。

生成 AI を使ってみる

まず、Cloud ドキュメント サイトで、Google Cloud の生成 AI の基礎を学習します。

AI モデル作成のパイプラインをデプロイする生成 AI / ML のブループリントについては、企業で生成 AI モデルと ML モデルを構築してデプロイするをご覧ください。このガイドでは、事前のデータ探索とテストから、モデルのトレーニング、デプロイ、モニタリングに至るまで、AI 開発ライフサイクル全体について説明します。

生成 AI を使用する次のアーキテクチャの例を確認してください。

Google Cloud の生成 AI サービスの詳細については、Vertex AIGemini APIGKE 上の基盤モデルの実行をご覧ください。

設計と構築

AI 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するには、Google Cloud で AI と ML ワークロードのストレージを設計するをご覧ください。

Google Cloud は、AI サービスと ML サービスのスイートを提供しています。これにより、生成 AI を使用したドキュメントの要約、画像処理パイプラインの構築、生成 AI ソリューションを使用したイノベーションが可能になります。

その他の詳細

このページの後半と左側のナビゲーションにあるドキュメントは、AI または ML ソリューションの構築に役立ちます。ドキュメントは次のカテゴリに分類されます。

  • 生成 AI: これらのアーキテクチャに沿って生成 AI ソリューションを設計、構築します。
  • モデル トレーニング: ML、フェデレーション ラーニング、パーソナライズされたインテリジェント エクスペリエンスを実装します。
  • MLOps: ML システムの継続的インテグレーション、継続的デリバリー、継続的トレーニングを実装して自動化します。
  • AI アプリケーションと ML アプリケーション: AI ワークロードと ML ワークロードに合わせてカスタマイズされた Google Cloud アプリケーションを構築します。

アーキテクチャ センターの AI と ML に関するリソース

リソースのタイトルまたは説明に含まれるプロダクト名またはフレーズを入力すると、次の AI と ML に関するリソースのリストをフィルタリングできます。

TensorFlow Extended、Vertex AI Pipelines、Cloud Build を使用した MLOps のアーキテクチャ

Google Cloud で ML を実装するためのベスト プラクティス

企業で生成 AI モデルと ML モデルを構築してデプロイする

Dataflow と Cloud Vision API を使用した ML 可視分析ソリューションの構築

Google Cloud でのクロスサイロ / クロスデバイス フェデレーション ラーニング

Google Cloud の R によるデータ サイエンス: 探索的データ分析

Google Cloud で AI と ML ワークロードのストレージを設計する

地理空間分析アーキテクチャ

Afi.ai を使用した Google Workspace のバックアップ

高品質な ML ソリューションの開発に関するガイドライン

マイクロサービスと非同期メッセージングを使用した画像処理

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

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

ジャンプ スタート ソリューション: Cloud Functions での AI / ML 画像処理

ジャンプ スタート ソリューション: 分析レイクハウス

ジャンプ スタート ソリューション: BigQuery を使用したデータ ウェアハウス

ジャンプ スタート ソリューション: 生成 AI によるドキュメントの要約

ジャンプ スタート ソリューション: 生成 AI ナレッジベース

ジャンプ スタート ソリューション: Cloud SQL を使用する生成 AI の RAG

MLOps と Intelligent Products Essentials

MLOps: ML における継続的デリバリーと自動化のパイプライン

Google Cloud と Labelbox を使用したモデル開発とデータラベル付け

Bigtable と GKE の OpenTSDB を使用した時系列データのモニタリング

Google Cloud の温室効果ガス排出量を削減する

スケーラブルな TensorFlow 推論システム

Vertex AI を使用して Spark ML モデルを提供する

Google Cloud での傾向モデリングに Kubeflow Pipelines を使用する