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Plan du cours

Introduction à Google AI Studio

  • Fonctionnalités et capacités principales.
  • Compréhension des composants du workflow.
  • Découverte de l'écosystème de modèles IA de Google.

Conception de workflows d'IA

  • Structuration de workflows de bout en bout.
  • Sélection des composants à automatiser.
  • Gestion des entrées, sorties et paramètres.

Intégration de modèles et utilisation des API

  • Connexion d'AI Studio aux APIs Google IA.
  • Intégration de modèles personnalisés et tiers.
  • Création de composants réutilisables.

Tests et validation

  • Création de scénarios de test.
  • Validation de la fiabilité du workflow.
  • Dépannage 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.
  • Garantie d'une communication API sécurisée.

Surveillance et maintenance

  • Surveillance des performances du workflow.
  • Journalisation et analyse (analytics).
  • Gestion du cycle de vie des workflows déployés.

Extension des workflows d'AI Studio

  • Intégration avec des outils externes.
  • Automatisation via les fonctions cloud (Cloud Functions).
  • Enrichissement des fonctionnalités à l'aide de services tiers.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des workflows de développement de modèles d'intelligence artificielle.
  • Une expérience avec des outils ou plateformes basés sur le cloud.
  • Une familiarité avec les concepts d'ingénierie de prompts.

Public visé

  • Équipes opérationnelles en intelligence artificielle (AI Ops).
  • Professionnels DevOps.
  • Administrateurs système.
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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