En este documento del Centro de arquitectura, se proporcionan vínculos a guías de arquitectura que puedes usar para compilar e implementar aplicaciones y operaciones de AA en Google Cloud.
Para ayudarte a encontrar la orientación adecuada y pertinente para tu arquetipo y tus necesidades, proporcionamos los siguientes tipos de guías de arquitectura:
- Guías de diseño: Orientación prescriptiva y entre productos para ayudarte a planificar y diseñar tu arquitectura de nube.
- Arquitecturas de referencia: Ejemplos detallados de arquitectura y recomendaciones de diseño para cargas de trabajo específicas
- Casos de uso: Ejemplos de arquitectura de alto nivel para resolver problemas empresariales específicos
- Guías de implementación y soluciones de inicio rápido: Instrucciones paso a paso o código para implementar una arquitectura específica
| Guía de arquitectura | Descripción |
|---|---|
| Prácticas recomendadas para implementar el aprendizaje automático en Google Cloud | Es una guía de diseño que te ayuda a planificar y desarrollar modelos entrenados de forma personalizada que siguen las prácticas recomendadas en todo el flujo de trabajo del AA. |
| Lineamientos para desarrollar soluciones de AA predictivas de alta calidad | Una guía que te ayuda a evaluar, garantizar y controlar la calidad en la creación de soluciones de AA predictivas. |
| Arquitectura para MLOps mediante TensorFlow Extended, Vertex AI Pipelines y Cloud Build | Es una arquitectura de referencia que te ayuda a compilar un sistema de aprendizaje automático (AA) con las bibliotecas de TensorFlow Extended (TFX). |
| MLOps: canalizaciones de automatización y entrega continua en el aprendizaje automático | Una guía en la que se analizan las técnicas empleadas con el fin de implementar y automatizar la integración continua (CI), la entrega continua (CD) y el entrenamiento continuo (CT) para sistemas de AA. |
| Compila una solución de estadísticas de visión de AA con Dataflow y la API de Cloud Vision | Una arquitectura de referencia para ayudarte a implementar una canalización de Dataflow para procesar archivos de imagen con Cloud Vision y almacenar los resultados procesados en BigQuery. |
| Computación confidencial para el análisis de datos, la IA y el aprendizaje federado | Es una arquitectura de referencia que te ayuda a usar la computación confidencial para la colaboración segura de datos, el entrenamiento de modelos de IA y el aprendizaje federado. |
| Aprendizaje federado entre dispositivos aislados y multidispositivo en Google Cloud | Una arquitectura de referencia para ayudarte a crear una plataforma de aprendizaje federado con Google Kubernetes Engine (GKE). |
| Implementa la recuperación de dos torres para la generación de candidatos a gran escala | Una arquitectura de referencia para ayudarte a implementar un flujo de trabajo de generación de candidatos de extremo a extremo de dos torres con Vertex AI. |
| Desarrollo de modelos y etiquetado de datos con Google Cloud y Labelbox | Una arquitectura de referencia para ayudarte a compilar una canalización estandarizada con Labelbox. |
| Arquitectura de C3 AI en Google Cloud | En este documento, se describen las formas más eficaces de implementar aplicaciones de C3 AI. |
| Usa Vertex AI Pipelines para el modelado de propensión en Google Cloud | Una guía para ayudarte a implementar una canalización que realice el modelado de propensión. |