Sélection, déploiement et évaluation des modèles Azure AI Foundry

La sélection du bon modèle fondamental pour votre application logicielle peut être écrasante avec des centaines d'options disponibles. Ce cours textuel vous guide à travers le cycle de vie complet de la sélection, du lancement et de l'évaluation des modèles à l'aide du portail AI Foundry. En lisant nos explications structurées et en examinant des exemples de configuration pratiques, vous acquerrez la confiance nécessaire pour intégrer des modèles d'IA générative de premier plan dans vos flux de travail. Vous passerez de la supposition du modèle le plus performant à la prise de décisions basées sur des données, en vous appuyant sur des métriques de performance claires. Ce que vous apprendrez : Sélectionnez le modèle fondamental idéal en comparant les benchmarks et les capacités dans le catalogue de modèles ; Déployez des modèles vers des points de terminaison en temps réel pour une intégration transparente des applications ; Évaluez les performances du modèle à l'aide d'invites de test manuelles et de pipelines d'évaluation automatisés ; Appliquez des métriques d'évaluation clés telles que la précision, la latence et la cohérence pour mesurer la qualité du modèle ; Comprenez les concepts modernes d'évaluation des LLM, y compris LLM-as-a-judge et les garde-fous de sécurité de l'IA responsable. Le cours commence par les concepts fondamentaux des hubs de modèles et du benchmarking, puis vous guide à travers des stratégies de déploiement étape par étape, et se termine par des techniques d'évaluation manuelles et automatisées avancées. Ce cours est conçu pour les ingénieurs IA débutants, les développeurs et les chefs de produit qui souhaitent comprendre le cycle de vie des modèles. Aucune expérience préalable en apprentissage automatique n'est requise. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les bases de la gestion des modèles d'IA.