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Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Kernfunktionen und -fähigkeiten
- Verständnis der Workflow-Komponenten
- Erforschung des Google AI-Modellökosystems
Entwurf von AI-Workflows
- Strukturierung von End-to-End-Workflows
- Auswahl von Komponenten für die Automatisierung
- Verwaltung von Eingaben, Ausgaben und Parametern
Modellintegration und API-Nutzung
- Verbindung von AI Studio mit Google AI-APIs
- Integration benutzerdefinierter und Drittanbieter-Modelle
- Erstellung wiederverwendbarer Komponenten
Testing und Validierung
- Erstellen von Testfällen
- Überprüfung der Workflow-Verlässlichkeit
- Debugging von Modellinteraktionen
Leistungssteigerung
- Verbesserung der Reaktionsgeschwindigkeit und Effizienz
- Verwaltung der Ressourcenverwendung
- Skalierung von Workflows für die Produktion
Sicherheit und Konformität
- Zugriffskontrolle und Benutzerverwaltung
- Prinzipien des Datenschutzes
- Sicherstellung sicheren API-Verkehrs
Überwachung und Wartung
- Überwachung der Workflow-Leistung
- Logging und Analyse
- Lebenszyklusmanagement für bereitgestellte Workflows
Erweiterung von AI Studio-Workflows
- Integration in externe Tools
- Automatisierung mit Cloud-Funktionen
- Erweiterung der Funktionalität durch Drittanbieter-Dienste
Zusammenfassung und Nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von AI-Modellentwicklungsworkflows
- Erfahrung mit cloudbasierten Tools oder Plattformen
- Kenntnisse der Konzepte des Prompt Engineering
Zielgruppe
- AI-Operations-Teams
- DevOps-Fachkräfte
- Systemadministratoren
14 Stunden