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Schulungsübersicht
Einführung in Google AI Studio
- Kernfunktionen und Fähigkeiten
- Verständnis der Workflow-Komponenten
- Erkundung des Google KI-Modell-Ökosystems
Entwurf von KI-Workflows
- Strukturierung von End-to-End-Workflows
- Auswahl der Komponenten für die Automatisierung
- Verwaltung von Eingaben, Ausgaben und Parametern
Modellintegration und API-Nutzung
- Anbindung von AI Studio an die Google KI-APIs
- Integration eigener und Drittanbieter-Modelle
- Aufbau wiederverwendbarer Komponenten
Tests und Validierung
- Erstellen von Test-Szenarien
- Validierung der Workflow-Zuverlässigkeit
- Fehlersuche bei Modellinteraktionen
Leistungsoptimierung
- Verbesserung der Antwortgeschwindigkeit und Effizienz
- Verwaltung der Ressourcennutzung
- Skalierung der Workflows für den produktiven Einsatz
Sicherheit und Compliance
- Zugriffskontrolle und Benutzerverwaltung
- Grundsätze des Datenschutzes
- Sicherstellung einer sicheren API-Kommunikation
Monitoring und Wartung
- Überwachung der Workflow-Leistung
- Logging und Analysen
- Lebenszyklusmanagement für bereitgestellte Workflows
Erweiterung der AI Studio-Workflows
- Integration mit externen Tools
- Automatisierung mit Cloud Functions
- Funktionsverbesserung durch Drittanbieterdienste
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Kenntnisse in den Workflows zur Entwicklung von KI-Modellen
- Erfahrung mit cloudbasierten Tools oder Plattformen
- Vertrautheit mit Konzepten des Prompt Engineering
Zielgruppe
- KI-Operations-Teams
- DevOps-Fachkräfte
- Systemadministrator:innen
14 Stunden