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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

Nombre de participants


Prix par participant

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