Ressources sur l'IA et le machine learning

Last reviewed 2024-04-05 UTC

Le Centre d'architecture fournit des ressources de contenu sur une grande variété de sujets liés à l'IA et au machine learning. Cette page fournit des informations pour vous aider à faire vos premiers pas avec l'IA générative, l'IA traditionnelle et le machine learning. Elle fournit également une liste de tout le contenu d'IA et de machine learning (ML) du centre d'architecture.

Premiers pas

Les documents répertoriés sur cette page peuvent vous aider à commencer à concevoir, créer et déployer des solutions d'IA et de ML sur Google Cloud.

Découvrir l'IA générative

Commencez par découvrir les principes de base de l'IA générative sur Google Cloud, sur le site de documentation Cloud :

Pour découvrir un plan d'IA générative et de machine learning qui déploie un pipeline pour créer des modèles d'IA, consultez la page Créer et déployer des modèles d'IA générative et de machine learning dans une entreprise. Ce guide explique l'ensemble du cycle de vie du développement d'IA, de l'exploration et de l'expérimentation préliminaires des données grâce à l'entraînement, au déploiement et à la surveillance des modèles.

Parcourez les exemples d'architectures suivants utilisant l'IA générative :

Pour en savoir plus sur les offres d'IA générative de Google Cloud, consultez les pages Vertex AI, API Gemini et Exécuter votre modèle de base sur GKE.

Conception et fabrication

Pour choisir la meilleure combinaison d'options de stockage pour votre charge de travail d'IA, consultez la page Concevoir un stockage pour les charges de travail d'IA et de ML dans Google Cloud.

Google Cloud fournit une suite de services d'IA et de machine learning pour vous aider à résumer des documents avec l'IA générative, créer des pipelines de traitement d'images et innover avec des solutions d'IA générative.

Continuez à explorer le monde !

Les documents répertoriés plus loin sur cette page et dans le panneau de navigation de gauche peuvent vous aider à créer une solution d'IA ou de ML. Les documents sont organisés dans les catégories suivantes :

  • IA générative: suivez ces architectures pour concevoir et créer des solutions d'IA générative.
  • Entraînement des modèles: mettez en œuvre le machine learning, l'apprentissage fédéré et des expériences intelligentes personnalisées.
  • MLOps: mettez en œuvre et automatisez l'intégration continue, la livraison continue et l'entraînement continu pour les systèmes de machine learning.
  • Applications d'IA et de ML: créez sur Google Cloud des applications personnalisées pour vos charges de travail d'IA et de ML.

Ressources sur l'IA et le machine learning dans le Centre d'architecture

Vous pouvez filtrer la liste suivante de ressources d'IA et de machine learning en saisissant un nom de produit ou une expression figurant dans le titre ou la description de la ressource.

Architecture pour les opérations de machine learning avec TensorFlow Extended, Vertex AI Pipelines et Cloud Build

Bonnes pratiques de mise en œuvre du machine learning sur Google Cloud

Créer et déployer des modèles d'IA générative et de machine learning dans une entreprise

Créer une solution d'analyse ML Vision avec Dataflow et l'API Cloud Vision

Apprentissage fédéré intersilo et inter-appareil sur Google Cloud

Data science avec R sur Google Cloud : analyse exploratoire des données

Choisir son stockage pour les charges de travail d'IA et de ML dans Google Cloud

Architecture de l'analyse géospatiale

Sauvegarde Google Workspace avec Afi.ai

Consignes pour le développement de solutions de ML de haute qualité

Traitement d'images à l'aide de microservices et de la messagerie asynchrone

Infrastructure pour une application d'IA générative compatible avec RAG à l'aide de GKE

Infrastructure pour une application d'IA générative compatible avec RAG à l'aide de Vertex AI

Solution de démarrage : traitement d'images par IA/ML sur Cloud Functions

Solution de démarrage rapide : lakehouse d'analyse de données

Solution de démarrage rapide : entrepôt de données avec BigQuery

Solution de démarrage rapide : résumé de documents par IA générative

Solution de démarrage rapide : base de connaissances sur l'IA générative

Solution de démarrage rapide : RAG d'IA générative avec Cloud SQL

MLOps avec Intelligent Product Essentials

MLOps : pipelines de livraison continue et d'automatisation dans le machine learning

Développement de modèles et étiquetage de données avec Google Cloud et Labelbox

Réduisez votre empreinte carbone sur Google Cloud

Système d'inférence TensorFlow évolutif

Diffuser des modèles Spark ML à l'aide de Vertex AI

Utiliser Kubeflow Pipelines pour modéliser des tendances sur Google Cloud