重建基礎架構 發揮生成式 AI 的潛在價值
生成式 AI 已成為機構邁向未來的驅動力，IT 主管在建構基礎架構時，必須滿足這類革命性技術所衍生的效能需求。
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隨著資料產量、模型大小和運算需求急速成長，現有的基礎架構逐漸不堪負荷，難以訓練與提供 PaLM2 等大型語言模型 (LLM)。為避免效能不彰的基礎架構拖累 AI 作業，從零開始打造兼具擴充性和高效能的架構，可說是勢在必行。本指南提供符合現況的發展藍圖，協助技術主管建構完善的生成式 AI 系統，做出周全的策略性決策，帶領自家機構更上一層樓。我們會從成本、擴充性、安全性和效能等面向切入，探討哪些基礎架構要點會左右 AI 系統的成敗。
這份指南包含下列內容：
- 提供實際可行的策略，帶您瞭解如何評估 AI 平台、充分善用資源，徹底發揮自家 AI 工具的最大價值
- 在開發和部署方面，我們會逐步指導您使用 Vertex AI 等代管型機器學習產品 / 服務及 Google Kubernetes Engine (GKE) 等靈活彈性的容器環境
- 說明如何運用支援 AI 技術、配備 GPU 和 TPU 的專用虛擬機器 (VM)，順利執行要求嚴苛的生成式工作負載
- 安全互通的 Google Cloud 虛擬化資源，供您視需求開發及執行生成式 AI 應用程式
