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Plan du cours
Introduction à Google AI Studio
- Fonctionnalités et capacités principales
- Compréhension des composants du flux de travail
- Exploration de l'écosystème de modèles Google AI
Conception des flux de travail IA
- Structuration des flux de travail de bout en bout
- Sélection des composants pour l'automatisation
- Gestion des entrées, des sorties et des paramètres
Intégration des modèles et utilisation des API
- Connexion d'AI Studio aux APIs Google AI
- Intégration de modèles personnalisés et tiers
- Création de composants réutilisables
Test et validation
- Création de scénarios de test
- Validation de la fiabilité des flux de travail
- Débogement des interactions entre modèles
Optimisation des performances
- Amélioration de la vitesse de réponse et de l'efficacité
- Gestion de l'utilisation des ressources
- Mise à l'échelle des flux de travail pour la production
Sécurité et conformité
- Contrôle d'accès et gestion des utilisateurs
- Principes de protection des données
- Garantie de communications API sécurisées
Surveillance et maintenance
- Surveillance des performances des flux de travail
- Journalisation et analyse
- Gestion du cycle de vie des flux de travail déployés
Extension des flux de travail AI Studio
- Intégration avec des outils externes
- Automatisation à l'aide de fonctions cloud
- Amélioration des fonctionnalités grâce à des services tiers
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des flux de travail de développement de modèles d'IA
- Expérience avec des outils ou plateformes basés sur le cloud
- Familiarité avec les concepts du prompt engineering (ingénierie des invites)
Public cible
- Équipes d'exploitation de l'IA
- Professionnels DevOps
- Administrateurs système
14 Heures