Đánh giá AI tự động với AI Foundry và các hành động GitHub

Việc triển khai các nhân viên AI và các ứng dụng LLM đòi hỏi xác minh liên tục để đảm bảo chất lượng, an toàn và chính xác. Kiểm thử thủ công không thể được quy mô khi mô hình, hệ thống yêu cầu và nguồn dữ liệu phát triển. Chương trình chỉ có văn bản này hướng dẫn bạn qua quá trình tự động hóa các quy trình đánh giá AI của bạn. Bạn sẽ học cách tích hợp các nhà đánh giá AI Foundry với các đường ống GitHub Actions để chạy kiểm tra chất lượng tự động trên mỗi thay đổi mã, đảm bảo các nhân viên AI của bạn hoạt động đáng tin cậy. Bạn sẽ học được: - Hiểu các nguyên tắc cốt lõi của các chỉ số đánh giá AI, bao gồm sự nền tảng, phù hợp và mạch lạc - Cấu hình các đánh giá AI Foundry để đánh giá hệ thống các kết quả của mô hình ngôn ngữ của bạn - Tạo các workflows cho các hành động GitHub để kích hoạt đánh giá tự động trên các commit mã và pull request - Phân tích kết quả đánh giá để phát hiện sự suy giảm hiệu suất và kịp thời trôi dạt - Ứng dụng các thực hành LLMOps hiện đại để liên tục cải thiện và giám sát nhân viên AI của bạn Bạn sẽ bắt đầu với các khái niệm đánh giá AI cơ bản trước khi chuyển sang cấu hình các đánh giá và viết các tập tin workflow GitHub Actions. Thông qua các giải thích viết từng bước và các ví dụ cấu hình thực tế, bạn sẽ học cách thiết lập một đường ống CI / CD mạnh mẽ cho đảm bảo chất lượng AI. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm, kỹ sư LLMOps tham vọng và những người đam mê AI muốn tự động hóa quy trình đảm bảo chất lượng của họ. Không cần kinh nghiệm trước với các công cụ đánh giá AI, mặc dù một hiểu biết cơ bản về Git sẽ hữu ích. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng các đường ống kiểm tra tự động đáng tin cậy cho các ứng dụng AI của bạn.