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Plan du cours

Introduction à Google AI Studio

  • Fonctionnalités et capacités principales
  • Compréhension des composants d'un workflow
  • Découverte de l'écosystème de modèles Google AI

Conception de workflows d'IA

  • Structuration de workflows de bout en bout
  • Sélection des composants à automatiser
  • Gestion des entrées, sorties et paramètres

Intégration des modèles et utilisation des API

  • Connexion de Google AI Studio aux API 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 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 workflows pour la production

Sécurité et conformité

  • Contrôle d'accès et gestion des utilisateurs
  • Principes de protection des données
  • Assurer des communications API sécurisées

Surveillance et maintenance

  • Surveillance des performances des workflows
  • Journalisation et analyse
  • Gestion du cycle de vie des workflows déployés

Extension des workflows Google AI Studio

  • Intégration avec des outils externes
  • Automatisation à l'aide de fonctions cloud
  • Enrichissement des fonctionnalités grâce à des services tiers

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des workflows de développement de modèles d'IA
  • Expérience avec des outils ou plateformes cloud
  • Familiarité avec les concepts de l'ingénierie des prompts (prompt engineering)

Audience cible

  • Équipes d'exploitation de l'IA (AI Ops)
  • Professionnels DevOps
  • Administrateurs système
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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