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课程大纲

Google AI Studio简介

  • 核心功能与能力
  • 理解工作流组件
  • 探索Google AI模型生态

设计AI工作流

  • 构建端到端的工作流
  • 选择用于自动化的组件
  • 管理输入、输出和参数

模型集成与API使用

  • 将AI Studio与Google AI API连接
  • 集成自定义和第三方模型
  • 构建可复用的组件

测试与验证

  • 创建测试场景
  • 验证工作流的可靠性
  • 调试模型交互

性能优化

  • 提高响应速度和效率
  • 管理资源使用
  • 扩展工作流以适应生产环境

安全与合规

  • 访问控制与用户管理
  • 数据保护原则
  • 确保安全的API通信

监控与维护

  • 监控工作流性能
  • 日志记录与分析
  • 已部署工作流的生命周期管理

扩展AI Studio工作流

  • 集成外部工具
  • 通过云函数实现自动化
  • 利用第三方服务增强功能

总结与后续步骤

要求

  • 了解AI模型开发工作流
  • 具备基于云的工具或平台的使用经验
  • 熟悉提示工程概念

目标受众

  • AI运维团队
  • DevOps专业人员
  • 系统管理员
 14 小时

即将举行的公开课程

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