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Plan du cours
Introduction à Google AI Studio
- Fonctionnalités et capacités principales
- Compréhension des composants des flux de travail
- Exploration de l'écosystème de modèles Google AI
Conception de flux de travail IA
- Structuration des flux de travail de bout en bout
- Sélection des composants à automatiser
- Gestion des entrées, sorties et paramètres
Intégration des modèles et utilisation des API
- Connexion d'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 flux de travail
- 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 flux de travail pour la production
Sécurité et conformité
- Contrôle d'accès et gestion des utilisateurs
- Principes de protection des données
- Assurer la sécurité des communications API
Surveillance et maintenance
- Surveillance des performances des flux de travail
- Journalisation et analyses
- Gestion du cycle de vie des flux de travail déployés
Extension des flux de travail d'AI Studio
- Intégration avec des outils externes
- Automatisation via les fonctions cloud
- Enrichissement des fonctionnalités à l'aide de services tiers
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des flux de travail de développement de modèles IA
- Expérience avec des outils ou plateformes basés sur le cloud
- Familiarité avec les concepts d'ingénierie des invites (prompt engineering)
Public cible
- Équipes dédiées aux opérations IA
- Professionnels DevOps
- Administrateurs système
14 Heures