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课程时长 14 小时
课程大纲
Google AI Studio简介
- 核心功能与特性
- 理解工作流组件
- 探索Google AI模型生态系统
设计AI工作流
- 构建端到端工作流
- 选择自动化组件
- 管理输入、输出和参数
模型集成与API使用
- 连接AI Studio与Google AI API
- 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
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
- 监控工作流性能
- 日志与分析
- 已部署工作流的生命周期管理
扩展AI Studio工作流
- 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
总结与后续步骤
要求
- 了解AI模型开发工作流
- 有云工具或平台的使用经验
- 熟悉提示工程概念
目标学员
- AI运营团队
- DevOps专业人士
- 系统管理员