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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Kernfunktionen und -möglichkeiten
- Verständnis der Workflow-Komponenten
- Erkundung des Ökosystems der Google-KI-Modelle
Design von KI-Workflows
- Gestaltung von End-to-End-Workflows
- Auswahl von Komponenten für die Automatisierung
- Verwaltung von Eingaben, Ausgaben und Parametern
Integration von Modellen und Nutzung von APIs
- Verbindung von AI Studio mit Google-AI-APIs
- Integration von individuellen und Drittanbietermodellen
- Erstellung wiederverwendbarer Komponenten
Testen und Validierung
- Erstellung von Test-Szenarien
- Validierung der Zuverlässigkeit von Workflows
- Fehlerbehebung bei Modellinteraktionen
Leistungsoptimierung
- Verbesserung der Reaktionsgeschwindigkeit und Effizienz
- Steuerung der Ressourcennutzung
- Skalierung von Workflows für den Produktivbetrieb
Sicherheit und Compliance
- Zugriffskontrolle und Benutzerverwaltung
- Grundsätze des Datenschutzes
- Sicherstellung sicherer API-Kommunikation
Überwachung und Wartung
- Überwachung der Workflow-Leistung
- Protokollierung und Analyse
- Lebenszyklus-Management für bereitgestellte Workflows
Erweiterung von AI-Studio-Workflows
- Integration externer Tools
- Automatisierung mit Cloud-Funktionen
- Funktionalitätsverbesserung mithilfe von Drittanbieterdiensten
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Workflows in der Entwicklung von KI-Modellen
- Erfahrung mit cloudbasierten Tools oder Plattformen
- Vertrautheit mit Konzepten des Prompt Engineering
Zielgruppe
- Teams für KI-Betrieb (AI Operations)
- DevOps-Fachkräfte
- Systemadministratoren