Monitorowanie aplikacji generatywnych AI za pomocą usługi Azure AI Foundry

Wdrożenie aplikacji generatywnej SI to tylko pierwszy krok; utrzymanie jej opłacalności, szybkości i dokładności wymaga ciągłego nadzoru. Zrozumienie sposobu śledzenia i oceny zachowania modelu w produkcji jest niezbędne do budowania zaufania i zarządzania kosztami operacyjnymi. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe koncepcje obserwacji LLM i monitorowania generatywnego AI. Dowiesz się, jak skonfigurować systemy śledzenia, interpretować wskaźniki wydajności i wdrażać strategie oceny, aby zapewnić, że Twoje aplikacje pozostaną solidne, bezpieczne i wydajne. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych zasad obserwowalności i śledzenia wydajności LLM; Śledzenie kluczowych metryk operacyjnych, w tym zużycia tokenów, opóźnień i kosztów interfejsów API; Ocena jakości odpowiedzi modelu przy użyciu nowoczesnych metryk, takich jak ugruntowanie i trafność w przepływach pracy RAG; Konfigurowanie usługi Azure AI Foundry w celu monitorowania kondycji aplikacji i Analizuj kompromisy kosztów i wydajności w celu optymalizacji decyzji dotyczących wdrażania; Wdrażaj strategie rejestrowania w celu bezpiecznego przechwytywania interakcji użytkowników i wyjść modelu. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji monitorowania AI, zanim przejdziemy przez krok po kroku przewodniki konfiguracji, pulpity nawigacyjne metryk i praktyczne scenariusze optymalizacji. Będziesz ćwiczyć poprzez Ćwiczenia pisemne i koncepcyjne walkthroughs zaprojektowane do budowania umiejętności monitorowania w świecie rzeczywistym. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów AI, menedżerów produktu i entuzjastów chmury, którzy chcą zarządzać wdrożeniami generatywnymi AI. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w monitorowaniu. Zacznij czytać już dziś, aby opanować podstawy generatywnej obserwacji AI i zapewnić płynne działanie aplikacji.