Last reviewed 2024-10-11 UTC
Este documento no Google Cloud Well-Architected Framework descreve princípios e recomendações para ajudar a conceber, criar e gerir cargas de trabalho de IA e ML que Google Cloud cumprem os seus objetivos operacionais, de segurança, fiabilidade, custo e desempenho.
O público-alvo deste documento inclui decisores, arquitetos, administradores, programadores e operadores que concebem, criam, implementam e mantêm cargas de trabalho de IA e ML no Google Cloud.
As páginas seguintes descrevem princípios e recomendações específicos da IA e da aprendizagem automática para cada pilar da Well-Architected Framework:
- Perspetiva da IA e ML: excelência operacional
- Perspetiva da IA e ML: segurança
- Perspetiva da IA e ML: fiabilidade
- Perspetiva da IA e da aprendizagem automática: otimização de custos
- Perspetiva da IA e ML: otimização do desempenho
Colaboradores
Autores:
- Benjamin Sadik | Customer Engineer especialista em IA e ML
- Charlotte Gistelinck, PhD | Partner Engineer
- Filipe Gracio, PhD | Engenheiro de clientes, especialista em IA/AA
- Isaac Lo | Gestor de desenvolvimento empresarial de IA
- Kamilla Kurta | Customer Engineer especialista em IA gen/ML
- Mohamed Fawzi | Benelux Security and Compliance Lead
- Rick (Rugui) Chen | AI Infrastructure Field Solutions Architect
- Sannya Dang | Arquiteta de soluções de IA
Outros colaboradores:
- Daniel Lees | Arquiteto de segurança da nuvem
- Gary Harmson | Principal Architect
- Jose Andrade | Customer Engineer, SRE Specialist
- Kumar Dhanagopal | Cross-Product Solution Developer
- Marwan Al Shawi | Partner Customer Engineer
- Nicolas Pintaux | Customer Engineer, Application Modernization Specialist
- Radhika Kanakam | Program Lead, Google Cloud Well-Architected Framework
- Ryan Cox | Principal Architect
- Samantha He | Redatora técnica
- Stef Ruinard | Generative AI Field Solutions Architect
- Wade Holmes | Global Solutions Director
- Zach Seils | Especialista em redes