Zautomatyzowana ocena AI z AI Foundry i GitHub Actions

Wdrażanie agentów AI i aplikacji LLM wymaga ciągłej walidacji w celu zapewnienia jakości, bezpieczeństwa i dokładności. Testowanie ręczne nie może skalować się wraz z ewolucją modeli, monitów systemowych i źródeł danych. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez proces automatyzacji przepływów pracy związanych z oceną AI. Dowiesz się, jak zintegrować ewaluatory AI Foundry z potokami GitHub Actions, aby uruchamiać zautomatyzowane kontrole jakości przy każdej zmianie kodu, zapewniając niezawodne działanie agentów AI. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady pomiarów oceny AI, w tym ugruntowanie, trafność i spójność - Skonfiguruj ewaluatory AI Foundry, aby systematycznie oceniać wyniki modeli językowych - Twórz przepływy pracy GitHub Actions, aby wyzwalać zautomatyzowane oceny zatwierdzeń kodu i żądań pull - Analizuj wyniki oceny, aby wykryć regresje wydajności i natychmiastowy dryf - Zastosuj nowoczesne praktyki LLMOps, aby stale ulepszać i monitorować agentów AI Zaczniesz od podstawowych koncepcji oceny AI, zanim przejdziesz do konfigurowania ewaluatorów i pisania plików przepływu pracy GitHub Actions. Dzięki pisemnym wyjaśnieniom krok po kroku i praktycznym przykładom konfiguracji dowiesz się, jak ustanowić solidny potoczek CI / CD do zapewnienia jakości AI. Ten kurs jest przeznaczony dla programistów, początkujących inżynierów LLMOps i entuzjastów AI, którzy chcą zautomatyzować swoje procesy zapewnienia jakości. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z narzędziami do oceny AI, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie Gita. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować niezawodne, zautomatyzowane potoki testowe dla aplikacji AI.