课程大纲

Google AI Studio简介

  • 核心功能和特性
  • 了解工作流程组件
  • 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
  • 构建可重用组件

测试与验证

  • 创建测试场景
  • 验证工作流程的可靠性
  • 调试模型交互

性能优化

  • 提高响应速度与效率
  • 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运维团队
  • 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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