Last reviewed 2025-11-25 UTC
En este documento del Architecture Center, 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 que sea pertinente para tu rol 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 de arquitectura detallados 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: 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 | Una guía de diseño para ayudarte a planificar y desarrollar modelos de entrenamiento personalizado que sigan 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 compilación de soluciones de AA predictivas |
| Arquitectura para MLOps con TensorFlow Extended, canalizaciones de Gemini Enterprise Agent Platform y Cloud Build | Una arquitectura de referencia para ayudarte 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 para 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 vision de AA con Dataflow y la API de Cloud Vision | Una arquitectura de referencia para ayudarte a compilar una canalización de Dataflow para procesar archivos de imagen con Cloud Vision y almacenar los resultados procesados en BigQuery Para obtener información sobre cómo implementar esta arquitectura de referencia, consulta Despliega una solución de estadísticas de vision de AA con Dataflow y la API de Cloud Vision |
| Computación confidencial para estadísticas de datos, IA y aprendizaje federado | Una arquitectura de referencia para ayudarte 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 dos torres de extremo a extremo con Gemini Enterprise Agent Platform. |
| 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 |