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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à Google AI Studio

  • Fonctionnalités et capacités essentielles
  • Comprendre les composants des flux de travail
  • Découvrir l'écosystème des modèles d'IA de Google

Conception des flux de travail IA

  • Structurer les flux de travail de bout en bout
  • Choisir les composants pour l'automatisation
  • Gérer les entrées, les sorties et les paramètres

Intégration de modèles et utilisation d'API

  • Connecter Google AI Studio aux API Google AI
  • Intégrer des modèles personnalisés et tiers
  • Construire des composants réutilisables

Test et validation

  • Créer des scénarios de test
  • Valider la fiabilité des flux de travail
  • Déboguer les interactions entre modèles

Optimisation des performances

  • Améliorer la vitesse et l'efficacité des réponses
  • Gérer l'utilisation des ressources
  • Passer 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
  • Garantir la communication sécurisée des API

Surveillance et maintenance

  • Surveiller les performances des flux de travail
  • Journalisation et analyse des données
  • Gestion du cycle de vie des flux de travail déployés

Extension des flux de travail Google AI Studio

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

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des flux de travail de développement de modèles d'IA
  • Une expérience des outils ou plateformes basés sur le cloud
  • Une familiarité avec les concepts d'ingénierie de prompts (prompt engineering)

Public cible

  • Équipes d'opérations IA
  • Professionnels DevOps
  • Administrateurs système

Nombre de participants


Prix par participant

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