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Temario del curso

Introducción a Google AI Studio

  • Funcionalidades y capacidades principales
  • Comprensión de los componentes del flujo de trabajo
  • Exploración del ecosistema de modelos de Google AI

Diseño de Flujos de Trabajo de IA

  • Estructuración de flujos de trabajo de extremo a extremo
  • Selección de componentes para automatización
  • Gestión de entradas, salidas y parámetros

Integración de Modelos y Uso de APIs

  • Conexión de AI Studio con las APIs de Google AI
  • Integración de modelos personalizados y de terceros
  • Creación de componentes reutilizables

Pruebas y Validación

  • Creación de escenarios de prueba
  • Validación de la confiabilidad del flujo de trabajo
  • Depuración de las interacciones de los modelos

Optimización del Rendimiento

  • Mejora de la velocidad y eficiencia de respuesta
  • Gestión del uso de recursos
  • Escalado de flujos de trabajo para producción

Seguridad y Cumplimiento

  • Control de acceso y gestión de usuarios
  • Principios de protección de datos
  • Garantía de comunicación segura con las APIs

Monitoreo y Mantenimiento

  • Monitoreo del rendimiento del flujo de trabajo
  • Registro de eventos (logging) y análisis
  • Gestión del ciclo de vida para flujos de trabajo desplegados

Extensión de los Flujos de Trabajo de AI Studio

  • Integración con herramientas externas
  • Automatización mediante funciones en la nube
  • Mejora de funcionalidades utilizando servicios de terceros

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo de desarrollo de modelos de IA
  • Experiencia con herramientas o plataformas en la nube
  • Familiaridad con los conceptos de ingeniería de prompts

Audiencia Objetivo

  • Equipos de operaciones de IA
  • Profesionales de DevOps
  • Administradores de sistemas
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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