Google Cloud Labs: KI-Toolkit

Description

Registrieren Sie sich hier: https://rsvp.withgoogle.com/events/google-cloud-labs-ai-toolkit-toronto2 Treten Sie Google Cloud Labs bei für einen immersiven, praktischen Workshop, der darauf ausgelegt ist, Ihnen die praktischen Fähigkeiten und architektonischen Muster zu vermitteln, die Sie benötigen, um sichere und skalierbare KI auf GKE bereitzustellen und angewandte KI-Lösungen in Google’s Data Cloud zu integrieren. Bitte füllen Sie das Registrierungsformular unten aus, um Ihr Interesse an der Teilnahme an der Veranstaltung zu bekunden! Der Platz ist begrenzt, und da wir sicherstellen möchten, dass jeder die Möglichkeit hat zu lernen, wird Personen, die uns bei der Juniveranstaltung nicht erreichen konnten, Vorrang gewährt. Eine Registrierung ist erforderlich, also sichern Sie sich noch heute Ihren Platz auf der Warteliste! Willkommen zum Workshop des Cloud Engineers zum KI-Toolkit! Dieser praktische Workshop vermittelt Ihnen die praktischen Fähigkeiten und architektonischen Muster, die erforderlich sind, um sichere und skalierbare KI auf GKE bereitzustellen und angewandte KI-Lösungen in Google’s Data Cloud zu integrieren. Dies ist eine interaktive Sitzung, kein Vortrag. Bereiten Sie sich auf eine Reihe von Live-Labs vor, in denen Sie GKE OneMCP und die Gemini CLI verwenden, um Abläufe zu beschleunigen und das GKE Agent Sandbox für sichere Codeausführung zu implementieren. In unserem Datenlabor führen wir Sie beim Aufbau multimodaler Pipelines, um BigQuery Graph-Analysen und agentische Workflows in ADK zu ermöglichen. Sie werden mit der praktischen Expertise gehen, Produktions-KI-Workloads bereitzustellen, zu sichern und zu skalieren. Hinweis: Um teilzunehmen, müssen Sie Ihren eigenen Laptop und Stromkabel mitbringen. Die Aktivitäten erfordern einen Laptop und können nicht auf einem Tablet oder Telefon durchgeführt werden. Wer sollte teilnehmen? Dieses Programm ist für Plattform- und Sicherheitsingenieure sowie Datenpraktiker konzipiert. Ob Ihr Fokus auf der Implementierung von Defense-in-Depth-Strategien liegt, wie z.B. der Sicherung von Inferenzendpunkten und der Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien über Workload Identity und Policy Controller, oder dem Aufbau multimodaler Datenplattformen, die agentische Workflows ermöglichen, diese Sitzung ist für Sie. Um das Beste aus den Labs herauszuholen, sollten Sie über grundlegende Kenntnisse in GKE, Containerisierung und grundlegendes SQL verfügen sowie die Verpflichtung zur Aufrechterhaltung von prüfbarer, skalierbarer Sicherheit für KI-Workloads mitbringen.