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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