Geautomatiseerde AI-evaluatie met AI Foundry en GitHub Actions

Het implementeren van AI-agenten en LLM-toepassingen vereist continue validatie om kwaliteit, veiligheid en nauwkeurigheid te garanderen. Handmatig testen kan niet meegroeien met de ontwikkeling van uw modellen, systeemprompts en gegevensbronnen. Deze tekstcursus leidt u door het proces van het automatiseren van uw AI-evaluatieworkflows. U leert hoe u AI Foundry-evaluators integreert met GitHub Actions-pijplijnen om geautomatiseerde kwaliteitscontroles uit te voeren op elke codewijziging, zodat uw AI-agenten betrouwbaar presteren. Wat je leert: - Begrijp de kernprincipes van AI-evaluatiemetingen, waaronder grondigheid, relevantie en samenhang - Configureer AI Foundry-evaluateurs om de output van uw taalmodellen systematisch te beoordelen - Bouw GitHub Actions-workflows om geautomatiseerde evaluaties te activeren op code-commits en pull-verzoeken - Analyseer evaluatieresultaten om prestatieregressies en snelle drift te detecteren - Pas moderne LLMOps-praktijken toe om uw AI-agenten voortdurend te verbeteren en te controleren Je begint met fundamentele AI-evaluatieconcepten voordat je verdergaat met het configureren van evaluators en het schrijven van GitHub Actions-workflowbestanden. Door middel van stapsgewijze schriftelijke uitleg en praktische configuratievoorbeelden leert u hoe u een robuuste CI / CD-pijplijn voor AI-kwaliteitsborging kunt opzetten. Deze cursus is bedoeld voor softwareontwikkelaars, aspirant-LLMOps-ingenieurs en AI-enthousiastelingen die hun kwaliteitsborgingsprocessen willen automatiseren. Er is geen eerdere ervaring met AI-evaluatietools vereist, hoewel een basiskennis van Git nuttig is. Begin vandaag nog met lezen om betrouwbare, geautomatiseerde testpijplijnen voor uw AI-toepassingen te bouwen.