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Plan du cours
Introduction à Google AI Studio
- Fonctionnalités et capacités principales
- Compréhension des composants de workflow
- Exploration de l'écosystème de modèles Google AI
Conception de workflows d'IA
- Structuration de workflows de bout en bout
- Choix des composants pour l'automatisation
- Gestion des entrées, sorties et paramètres
Intégration de modèles et utilisation d'APIs
- Connexion de AI Studio avec les APIs Google AI
- Intégration de modèles personnalisés et tiers
- Création de composants réutilisables
Tests et validation
- Création de scénarios de test
- Validation de la fiabilité des workflows
- Débogage des interactions de 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 workflows pour la production
Sécurité et conformité
- Contrôle d'accès et gestion des utilisateurs
- Principes de protection des données
- Assurer une communication API sécurisée
Surveillance et maintenance
- Surveillance des performances des workflows
- Journalisation et analyse
- Gestion du cycle de vie des workflows déployés
Étendre les workflows d'AI Studio
- Intégration avec des outils externes
- Automatisation avec des fonctions cloud
- Amélioration de la fonctionnalité en utilisant des services tiers
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des workflows de développement de modèles d'IA
- Une expérience avec des outils ou plateformes basés sur le cloud
- Une familiarité avec les concepts d'ingénierie de prompts
Public cible
- Équipes d'opérations d'IA
- Professionnels DevOps
- Administrateurs systèmes
14 Heures