Automatisierte KI-Auswertung mit AI Foundry und GitHub Actions

Die Bereitstellung von KI-Agenten und LLM-Anwendungen erfordert eine kontinuierliche Validierung, um Qualität, Sicherheit und Genauigkeit zu gewährleisten. Manuelle Tests können nicht mit der Entwicklung Ihrer Modelle, Systemaufforderungen und Datenquellen skaliert werden. Dieser reine Textkurs führt Sie durch den Prozess der Automatisierung Ihrer KI-Auswertungs-Workflows. Sie erfahren, wie Sie AI Foundry-Evaluatoren in GitHub Actions-Pipelines integrieren, um automatisierte Qualitätsprüfungen für jede Codeänderung durchzuführen und die zuverlässige Leistung Ihrer KI-Agenten sicherzustellen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien der KI-Bewertungsmetriken, einschließlich Grundlage, Relevanz und Kohärenz - Konfigurieren Sie AI Foundry-Evaluatoren, um die Ausgaben Ihrer Sprachmodelle systematisch zu bewerten - Erstellen Sie GitHub Actions-Workflows, um automatisierte Auswertungen von Code-Commits und Pull-Requests auszulösen - Analysieren Sie die Evaluationsergebnisse, um Leistungsregressionen und Drifts zu erkennen - Wenden Sie moderne LLMOps-Praktiken an, um Ihre KI-Agenten kontinuierlich zu verbessern und zu überwachen Sie beginnen mit grundlegenden KI-Auswertungskonzepten, bevor Sie mit der Konfiguration von Auswertern und dem Schreiben von GitHub Actions-Workflowdateien fortfahren. Durch Schritt-für-Schritt-Erläuterungen und praktische Konfigurationsbeispiele lernen Sie, wie Sie eine robuste CI/CD-Pipeline für die KI-Qualitätssicherung aufbauen. Dieser Kurs richtet sich an Softwareentwickler, aufstrebende LLMOps-Ingenieure und KI-Enthusiasten, die ihre Qualitätssicherungsprozesse automatisieren möchten. Es sind keine Vorkenntnisse mit KI-Auswertungstools erforderlich, ein grundlegendes Verständnis von Git ist jedoch hilfreich. Lesen Sie noch heute weiter, um zuverlässige, automatisierte Test-Pipelines für Ihre KI-Anwendungen zu erstellen.