Ce document du framework d'architectureGoogle Cloud décrit les principes et les recommandations qui vous aideront à concevoir, créer et gérer des charges de travail d'IA et de ML dans Google Cloud , afin qu'elles répondent à vos objectifs opérationnels, de sécurité, de fiabilité, de coût et de performances.
L'audience cible de ce document comprend les décideurs, les architectes, les administrateurs, les développeurs et les opérateurs qui conçoivent, créent, déploient et gèrent des charges de travail d'IA et de ML dans Google Cloud.
Les pages suivantes décrivent les principes et les recommandations spécifiques à l'IA et au ML, pour chaque pilier du Google Cloud framework d'architecture:
- Perspective de l'IA et du ML: excellence opérationnelle
- Perspective de l'IA et du ML: sécurité
- Perspective de l'IA et du ML: fiabilité
- Point de vue de l'IA et du ML: optimisation des coûts
- Prise de vue d'IA et de ML: optimisation des performances
Contributeurs
Auteurs :
- Benjamin Sadik | Ingénieur client spécialiste de l'IA et du ML
- Dr Felipe Gracio | Ingénieur client
- Isaac Lo | Responsable du développement commercial pour l'IA
- Kamilla Kurta | Ingénieur client spécialiste en IA/ML
- Mohamed Fawzi | Responsable de la sécurité et de la conformité au Benelux
- Rick (Rugui) Chen | Architecte de solutions pour l'infrastructure d'IA
- Sannya Dang | Architecte de solutions d'IA
Autres contributeurs :
- Daniel Lees | Architecte en sécurité cloud
- Gary Harmson | Ingénieur client
- Jose Andrade | Ingénieur client Enterprise Infrastructure
- Kumar Dhanagopal Développeur de solutions multiproduits
- Marwan Al Shawi | Partner Customer Engineer
- Nicolas Pinteaux | Ingénieur client, spécialiste de la modernisation des applications
- Radhika Kanakam | Senior Program Manager, Cloud GTM
- Ryan Cox | Architecte principal
- Stef Ruinard | Architecte de solutions d'IA générative
- Wade Holmes | Directeur des solutions mondiales
- Zach Seils | Spécialiste en gestion des réseaux