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课程大纲

Google AI Studio简介

  • 核心功能与特性。
  • 理解工作流程组件。
  • 探索Google AI模型生态系统。

设计AI工作流程

  • 构建端到端工作流程。
  • 选择自动化组件。
  • 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。
  • 构建可复用组件。

测试与验证

  • 创建测试场景。
  • 验证工作流程可靠性。
  • 调试模型交互。

性能优化

  • 提升响应速度与效率。
  • 管理资源使用。
  • 为生产环境扩展工作流程。

安全与合规

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

监控与维护

  • 监控工作流程性能。
  • 日志记录与分析。
  • 已部署工作流程的生命周期管理。

扩展AI Studio工作流程

  • 与外部工具集成。
  • 使用云函数实现自动化。
  • 利用第三方服务增强功能。

总结与下一步

要求

  • 了解AI模型开发工作流程。
  • 有使用云工具或平台的经验。
  • 熟悉提示工程概念。

受众

  • AI运营团队。
  • DevOps专业人士。
  • 系统管理员。
 14 小时

即将举行的公开课程

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