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Struttura del corso
Introduzione a Google AI Studio
- Funzionalità e capacità principali
- Comprensione dei componenti del flusso di lavoro
- Esplorazione dell'ecosistema dei modelli Google AI
Progettazione dei flussi di lavoro di IA
- Struttura dei flussi di lavoro end-to-end
- Scelta dei componenti per l'automazione
- Gestione di input, output e parametri
Integrazione dei modelli e utilizzo delle API
- Connessione di AI Studio con le API Google AI
- Integrazione di modelli personalizzati e di terze parti
- Creazione di componenti riutilizzabili
Testing e convalida
- Creazione di scenari di test
- Convalida dell'affidabilità del flusso di lavoro
- Debug delle interazioni dei modelli
Ottimizzazione delle prestazioni
- Miglioramento della velocità di risposta e dell'efficienza
- Gestione dell'utilizzo delle risorse
- Scalatura dei flussi di lavoro per la produzione
Sicurezza e conformità
- Controllo degli accessi e gestione degli utenti
- Principi di protezione dei dati
- Garanzia di comunicazioni API sicure
Monitoraggio e manutenzione
- Monitoraggio delle prestazioni del flusso di lavoro
- Logging e analisi
- Gestione del ciclo di vita dei flussi di lavoro distribuiti
Estensione dei flussi di lavoro di AI Studio
- Integrazione con strumenti esterni
- Automazione con le funzioni cloud
- Miglioramento delle funzionalità utilizzando servizi di terze parti
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Una comprensione dei flussi di lavoro di sviluppo dei modelli di IA
- Esperienza con strumenti o piattaforme basati su cloud
- Familiarità con i concetti dell'ingegneria dei prompt
Destinatari
- Team di operazioni di IA
- Professionisti DevOps
- Amministratori di sistema
14 ore
