Este documento inclui as práticas recomendadas e as diretrizes para as funções do Cloud Run quando executa cargas de trabalho de IA generativa no Google Cloud. Use funções do Cloud Run com o Vertex AI para automatizar tarefas, apresentar previsões, acionar tarefas de preparação, fazer a integração com outros serviços e criar pipelines de ML orientados por eventos.
Considere os seguintes exemplos de utilização de funções do Cloud Run com o Vertex AI:
- Capacidade de pré-processar e pós-processar dados: as funções do Cloud Run podem pré-processar dados antes de os enviar para o seu modelo do Vertex AI para preparação ou previsão. Por exemplo, uma função pode limpar e normalizar dados ou extrair funcionalidades dos mesmos. Da mesma forma, as funções do Cloud Run podem pós-processar o resultado do seu modelo do Vertex AI. Por exemplo, uma função pode formatar os dados de saída ou enviá-los para outro serviço para análise adicional.
- Acionadores automáticos para tarefas de preparação do Vertex AI: para automatizar a preparação de modelos do Vertex AI, pode acionar funções do Cloud Run através de eventos de vários serviços, como o Cloud Storage, o Pub/Sub e o Cloud Scheduler. Google Cloud Por exemplo, pode criar uma função que é acionada quando um novo ficheiro é carregado para o Cloud Storage. Esta função pode iniciar uma tarefa de preparação do Vertex AI para preparar o seu modelo com os novos dados.
- Capacidade de publicar previsões: as funções do Cloud Run podem publicar previsões dos seus modelos do Vertex AI, o que lhe permite criar um ponto final da API para o seu modelo sem ter de gerir qualquer infraestrutura. Por exemplo, pode escrever uma função que recebe uma imagem como entrada e produz uma previsão do seu modelo de classificação de imagens do Vertex AI. Em seguida, pode implementar esta função como um ponto final da API HTTP.
- Fluxos de trabalho de ML orientados por eventos: pode usar funções do Cloud Run para criar fluxos de trabalho de ML orientados por eventos. Por exemplo, uma função pode acionar uma tarefa de previsão do Vertex AI quando um novo registo é adicionado a um tópico do Pub/Sub. Esta função permite-lhe processar dados em tempo real e tomar medidas com base nas previsões do seu modelo.
- Integração com outros serviços: pode integrar funções do Cloud Run com outros Google Cloud serviços, como o Cloud Storage, o BigQuery e o Cloud Firestore. A integração permite-lhe criar pipelines de ML complexos que ligam diferentes serviços.
- Escalabilidade de custos: as funções do Cloud Run permitem-lhe pagar apenas os recursos que a sua função usa enquanto está em execução. Além disso, as funções do Cloud Run são dimensionadas automaticamente para satisfazer a procura, pelo que mantém os recursos adequados durante os picos de tráfego.
Controlos de funções de execução na nuvem necessários
Os seguintes controlos são vivamente recomendados quando usar funções do Cloud Run.
Exija um conetor de VPC para funções do Cloud Run
| ID de controlo da Google | CF-CO-4.4 |
|---|---|
| Categoria | Obrigatória |
| Descrição | A restrição booleana |
| Produtos aplicáveis |
|
| Caminho | constraints/cloudfunctions.requireVPCConnector |
| Operador | = |
| Valor |
|
| Tipo | Booleano |
| Controlos NIST-800-53 relacionados |
|
| Controlos do perfil de CRI relacionados |
|
| Informações relacionadas |
O que se segue?
Reveja os controlos do Cloud Storage.