Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Google AI Studio

  • Główne funkcje i możliwości
  • Zrozumienie komponentów przepływów pracy
  • Poznanie ekosystemu modeli Google AI

Projektowanie przepływów pracy AI

  • Strukturyzowanie kompleksowych przepływów pracy
  • Wybór komponentów do automatyzacji
  • Zarządzanie danymi wejściowymi, wyjściowymi i parametrami

Integracja modeli i wykorzystanie API

  • Łączenie Google AI Studio z Google AI API
  • Integracja niestandardowych i zewnętrznych modeli
  • Tworzenie komponentów wielokrotnego użytku

Testowanie i walidacja

  • Tworzenie scenariuszy testowych
  • Walidacja niezawodności przepływów pracy
  • Debugowanie interakcji modeli

Optymalizacja wydajności

  • Poprawa szybkości i efektywności odpowiedzi
  • Zarządzanie wykorzystaniem zasobów
  • Skalowanie przepływów pracy do produkcji

Bezpieczeństwo i zgodność

  • Kontrola dostępu i zarządzanie użytkownikami
  • Zasady ochrony danych
  • Zapewnienie bezpiecznej komunikacji API

Monitorowanie i konserwacja

  • Monitorowanie wydajności przepływów pracy
  • Logowanie i analityka
  • Zarządzanie cyklem życia wdrożonych przepływów pracy

Rozszerzanie przepływów pracy Google AI Studio

  • Integracja z zewnętrznymi narzędziami
  • Automatyzacja za pomocą funkcji chmurowych
  • Rozszerzanie funkcjonalności za pomocą usług zewnętrznych

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie procesów rozwoju modeli AI
  • Doświadczenie w korzystaniu z narzędzi lub platform chmurowych
  • Znajomość koncepcji inżynierii promptów

Grupa docelowa

  • Zespoły operacyjne AI
  • Profesjonaliści DevOps
  • Administratorzy systemów
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie