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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