Last reviewed 2025-11-25 UTC
Questo documento nell'Architecture Center fornisce link alle guide all'architettura che puoi utilizzare per creare ed eseguire il deployment di applicazioni e operazioni di ML in Google Cloud.
Per aiutarti a trovare le indicazioni giuste per la tua persona e le tue esigenze, forniamo i seguenti tipi di guide all'architettura:
- Guide alla progettazione: indicazioni prescrittive e interprodotto per aiutarti a pianificare e progettare la tua architettura cloud.
- Architetture di riferimento: esempi di architettura dettagliati e suggerimenti di progettazione per workload specifici.
- Casi d'uso: esempi di architettura di alto livello per risolvere problemi aziendali specifici.
- Guide al deployment: istruzioni o codice passo passo per eseguire il deployment di un'architettura specifica.
| Guida all'architettura | Descrizione |
|---|---|
| Best practice per l'implementazione del machine learning su Google Cloud | Una guida alla progettazione per aiutarti a pianificare e sviluppare modelli con addestramento personalizzato che seguono le best practice durante il workflow ML. |
| Linee guida per lo sviluppo di soluzioni ML predittive di alta qualità | Una guida che ti aiuta a valutare, garantire e controllare la qualità nella creazione di soluzioni ML predittive. |
| Architettura per MLOps utilizzando TensorFlow Extended, le pipeline di Gemini Enterprise Agent Platform e Cloud Build | Un'architettura di riferimento per aiutarti a creare un sistema di machine learning (ML) utilizzando le librerie TensorFlow Extended (TFX). |
| MLOps: pipeline di distribuzione continua e automazione nel machine learning | Una guida che illustra le tecniche per l'implementazione e l'automazione dell'integrazione continua (CI), della distribuzione continua (CD) e dell'addestramento continuo (CT) per i sistemi ML. |
| Crea una soluzione di analisi visiva ML con Dataflow e l'API Cloud Vision | Un'architettura di riferimento per aiutarti a creare una pipeline Dataflow per elaborare i file immagine con Cloud Vision e archiviare i risultati elaborati in BigQuery. Per informazioni su come eseguire il deployment di questa architettura di riferimento, consulta Esegui il deployment di una soluzione di analisi visiva ML con Dataflow e l'API Cloud Vision |
| Apprendimento federato cross-silo e cross-device su Google Cloud | Un'architettura di riferimento per aiutarti a creare una piattaforma di apprendimento federato utilizzando Google Kubernetes Engine (GKE). |
| Implementa il recupero con modello Two-Tower per la generazione di candidati su larga scala | Un'architettura di riferimento per aiutarti a implementare un workflow di generazione di candidati end-to-end con Gemini Enterprise Agent Platform. |
| Sviluppo di modelli ed etichettatura dei dati con Google Cloud e Labelbox | Un'architettura di riferimento per aiutarti a creare una pipeline standardizzata con Labelbox. |
| Architettura C3 AI su Google Cloud | Questo documento descrive i modi più efficaci per eseguire il deployment delle applicazioni C3 AI. |