GenAI on Google Cloud: Enterprise Generative AI Systems and Agents
Sprache: Englisch
Verlag: O'Reilly Media, 2026
- Softcover
- Neu

Anbieter: Devils in the Detail Ltd, Oxford, Vereinigtes KönigreichDevils in the Detail Ltd
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- Titel
- GenAI on Google Cloud: Enterprise Generative AI Systems and Agents
- Autor
- Ayo Adedeji
- Verlag
- O'Reilly Media
- Erscheinungsjahr
- 2026
- Zustand
- New
- Einband
- Softcover
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798341623859
In today's AI landscape, success depends not just on using large language models but on moving them into production in a way that's scalable, compliant, and cost-effective. GenAI on Google Cloud: Enterprise Generative AI Systems and Agents is your hands-on guide to bridging that gap. Whether you're an ML engineer tackling your first multi-agent application or a product leader responsible for scaling a GenAI strategy, this book offers a practical game plan for taking your LLM applications from promising prototype to enterprise-grade solution.
Written by practitioners with deep experience in MLOps, data engineering, and GenAI infrastructure, this guide takes you through real-world workflows using Google Cloud's Vertex AI--from training and deployment to monitoring and integration. With concrete examples, field-tested frameworks, and honest insights about what actually works, you'll learn how to build production systems that deliver measurable business value.
- Bridge the prototype-to-production chasm that stalls 75% of LLM projects using systematic frameworks developed across hundreds of deployments
- Navigate the unique complexities of LLM operations through practical guidance on data orchestration, evaluation frameworks, and responsible AI practices
- Build enterprise-grade multimodal systems that handle text, images, and video with robust agent architectures and tool integration
- Implement proven optimization strategies for cost management, performance tuning, and production monitoring at scale
- Apply battle-tested patterns from practitioners who've guided organizations through both breakthrough successes and costly failures
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Über die Autorin bzw. den Autor
Lavi Nigam is a Machine Learning Engineer and AI/ML Advocate at Google, passionate about democratizing AI and making it accessible to all. He currently leads the charge in bringing Gemini, Google's cutting-edge generative AI model, to developers worldwide through the Google Cloud Vertex AI ecosystem. In addition, he is focused on building scalable LLMOps and Generative AI Agents design patterns to help enterprises efficiently use, manage, and deploy these powerful models. His deep understanding of MLOps and Google Cloud's infrastructure empowers him to guide businesses in building robust, scalable, and production-ready AI systems. He is a recognized thought leader in the field, named one of the "40 Under 40 Data Scientists" by Analytics India Magazine.
Sarita Joshi, an AI/ML Engineer at Google Cloud, Senior IEEE member, empowers healthcare organizations to achieve transformative outcomes with AI. Her expertise is built on years of leading AI initiatives at Google and Amazon Web Services, where she served as Senior Science Manager and spearheaded customer transformations. With a background spanning consulting, R&D, and product engineering at industry giants like Amazon, Accenture, and Philips Healthcare, Sarita brings a unique blend of technical acumen and strategic vision. Her contributions extend to the research community through speaking engagements and peer review work at leading AI conferences such as ACM, NeurIPS, AAAI, and IEEE. Sarita holds a Master's degree in Computer Science from Northeastern University, equipping her with the knowledge and experience to guide others in navigating the complexities of AI in healthcare.
Stephanie Gervasi is a Senior Customer Engineer in AI/ML with Google Cloud. Steph has worked in academia, industry, and in the non-profit sector to imagine, build, and deploy AI/ML solutions. She has managed and led strategy development for Data Science and Predictive Analytics teams and created the first Responsible AI Playbook and Technical Toolkit for Fair AI at a national health payer organization. Steph has given local and international talks on AI/ML and has over 25 peer-reviewed publications, including collaborative research papers with academic institutions such as MIT and the University of Pennsylvania. Steph received a PhD in Infectious Disease Dynamics from Oregon State University and a Master's in Ecological Sciences from the University of Michigan.
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