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Plan du cours

Introduction à Google AI Studio

  • Fonctionnalités et capacités essentielles
  • Compréhension des composants d'un workflow
  • Exploration de l'écosystème de modèles d'IA de Google

Conception de workflows IA

  • Structuration de workflows de bout en bout
  • Sélection de composants pour l'automatisation
  • Gestion des entrées, des sorties et des paramètres

Intégration de modèles et utilisation d'API

  • Connexion de Google AI Studio aux API IA de Google
  • Intégration de modèles personnalisés et tiers
  • Création de composants réutilisables

Tests et validation

  • Création de scénarios de test
  • Validation de la fiabilité du workflow
  • Débogage des interactions entre modèles

Optimisation des performances

  • Amélioration de la vitesse de réponse et de l'efficacité
  • Gestion de l'utilisation des ressources
  • Évolutivité des workflows pour la production

Sécurité et conformité

  • Contrôle d'accès et gestion des utilisateurs
  • Principes de protection des données
  • Garantie d'une communication API sécurisée

Supervision et maintenance

  • Suivi des performances des workflows
  • Journalisation et analytique
  • Gestion du cycle de vie des workflows déployés

Extension des workflows de Google AI Studio

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

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des workflows de développement de modèles IA.
  • Une expérience avec les outils ou plateformes cloud.
  • Une familiarité avec les concepts de l'ingénierie de prompts (prompt engineering).

Public visé

  • Équipes d'opérations IA.
  • Professionnels DevOps.
  • Administrateurs système.
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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