План на курса

Въведение в Google AI Studio

  • Основни функции и възможности
  • Разбиране на компонентите на потока
  • Изучаване на екосистемата на Google AI модели

Проектиране на АИ потоци

  • Структуриране на end-to-end потоци
  • Избор на компоненти за автоматизация
  • Управление на входни данни, изходни данни и параметри

Интеграция на модели и API

  • Свързвање между AI Studio и Google AI APIs
  • Интегриране на персонализирани и трети страни модели
  • Създаване на използваеми повторно компоненти

Тестуване и валидиране

  • Създаване на тестови сценарии
  • Валидация на надеждността на потока
  • Отстраняване на грешки в взаимодействието между модели

Оптимизация на производителността

  • Подобряване на бързодействието и ефективността
  • Управление на използването на ресурси
  • Масштабиране на потоци за производство

Сигурност и съответствие

  • Управление на достъп и потребители
  • Принципи за защита на данни
  • Гарантиране на сигурна комуникация между API-та

Мониторинг и поддръжка

  • Мониторинг на производителността на потока
  • Логиране и анализи
  • Управление на жизнения цикъл на пуснатите в употреба потоци

Разширяване на AI Studio потоците

  • Интеграция със сторонни инструменти
  • Автоматизация с облачни функции
  • Подобряване на функционалността чрез използване на услуги от трети страни

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на АИ модели и потоци
  • Опит с облачни инструменти или платформи
  • Запознаност с концепции за подреждане на задачите (prompt engineering)

Публика

  • Команди по операции с АИ
  • Професионалисти DevOps
  • Системни администратори
 14 часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории