Avaliação automatizada de IA com AI Foundry e GitHub Actions

A implantação de agentes de IA e aplicativos de LLM requer validação contínua para garantir qualidade, segurança e precisão. Os testes manuais não podem ser dimensionados à medida que seus modelos, prompts de sistema e fontes de dados evoluem. Este curso somente de texto orienta você pelo processo de automatização de seus fluxos de trabalho de avaliação de IA. Você aprenderá a integrar os avaliadores do AI Foundry com os pipelines do GitHub Actions para executar verificações de qualidade automatizadas em cada alteração de código, garantindo que seus agentes de IA tenham um desempenho confiável. O que você vai aprender: - Entenda os princípios básicos das métricas de avaliação de IA, incluindo fundamentação, relevância e coerência - Configure os avaliadores do AI Foundry para avaliar sistematicamente as saídas de seus modelos de linguagem - Crie fluxos de trabalho do GitHub Actions para acionar avaliações automatizadas em commits de código e pull requests - Analise os resultados da avaliação para detectar regressões de desempenho e solicitar deriva - Aplique práticas modernas de LLMOps para melhorar e monitorar continuamente seus agentes de IA Você começará com conceitos fundamentais de avaliação de IA antes de passar para a configuração de avaliadores e a criação de arquivos de fluxo de trabalho do GitHub Actions. Através de explicações passo a passo e exemplos práticos de configuração, você aprenderá a estabelecer um pipeline de CI/CD robusto para a garantia de qualidade de IA. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, aspirantes a engenheiros LLMOps e entusiastas de IA que desejam automatizar seus processos de garantia de qualidade. Nenhuma experiência prévia com ferramentas de avaliação de IA é necessária, embora uma compreensão básica do Git seja útil. Comece a ler hoje mesmo para criar pipelines de testes confiáveis e automatizados para seus aplicativos de IA.