Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в Google AI Studio

  • Основни функции и възможности
  • Разбиране на компонентите на работния поток
  • Изследване на екосистемата от AI модели на Google

Проектиране на AI работни потоци

  • Структуриране на цялостни работни потоци
  • Избор на компоненти за автоматизация
  • Управление на входове, изходи и параметри

Интеграция на модели и използване на API

  • Свързване на AI Studio с API-тата на Google AI
  • Интегриране на персонализирани и модели от трети страни
  • Изграждане на компоненти за многократна употреба

Тестване и валидиране

  • Създаване на тестови сценарии
  • Валидиране на надеждността на работния поток
  • Отстраняване на грешки при взаимодействията на моделите

Оптимизиране на производителността

  • Подобряване на скоростта на отговор и ефективността
  • Управление на използването на ресурси
  • Мащабиране на работни потоци за продукционна среда

Сигурност и съответствие

  • Контрол на достъпа и управление на потребители
  • Принципи за защита на данните
  • Осигуряване на сигурна API комуникация

Наблюдение и поддръжка

  • Наблюдение на производителността на работния поток
  • Логове и анализи
  • Управление на жизнения цикъл на внедрените работни потоци

Разширяване на работните потоци в AI Studio

  • Интеграция с външни инструменти
  • Автоматизация чрез облачни функции
  • Подобряване на функционалността чрез услуги на трети страни

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на работните процеси за разработка на AI модели
  • Опит с облачно базирани инструменти или платформи
  • Познаване на концепциите за инженеринг на промптове

Аудитория

  • Екипи за AI операции
  • DevOps професионалисти
  • Системни администратори
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории