Xem thêm: Danh sách các ứng dụng Azure

Thiết lập một ứng dụng AI sinh sản chỉ là bước đầu tiên; giữ nó hiệu quả về chi phí, nhanh chóng và chính xác đòi hỏi giám sát liên tục. Hiểu cách theo dõi và đánh giá hành vi mô hình trong sản xuất là cần thiết để xây dựng niềm tin và quản lý chi phí hoạt động. Chương trình chỉ có văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cơ bản của khả năng quan sát LLM và giám sát AI sinh học. Bạn sẽ học cách thiết lập hệ thống theo dõi, giải thích chỉ số hiệu suất, và thực hiện các chiến lược đánh giá để đảm bảo các ứng dụng của bạn vẫn mạnh mẽ, an toàn và hiệu quả. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các nguyên tắc cốt lõi của khả năng quan sát và theo dõi hiệu suất LLM; Theo dõi các chỉ số hoạt động chính bao gồm tiêu thụ token, độ trễ và chi phí API; Đánh giá chất lượng đáp ứng mô hình bằng cách sử dụng các chỉ tiêu hiện đại như groundedness và tương quan trong các luồng công việc RAG; Cấu hình Azure AI Foundry để theo dõe sức khỏe ứng dụng và phát hiện dị thường; Phân tích sự trao đổi hiệu suất chi phí để tối ưu hóa các quyết định triển khai; Thực hiện các chiến lược đăng ký để chụp an toàn tương tác người dùng và đầu ra mô hình. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản của việc giám sát AI trước khi đi qua các hướng dẫn cấu hình từng bước, bảng chỉ số và các kịch bản tối ưu hóa thực tế. Bạn sẽ luyện tập qua các bài tập viết và các bước đi khái niệm được thiết kế để xây dựng kỹ năng giám sát thế giới thực. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phát triển AI mới bắt đầu, quản lý sản phẩm và người đam mê đám mây tìm kiếm để quản lý triển khai AI sinh học. Không cần kinh nghiệm giám sát trước. Bắt đầu đọc hôm nay để nắm vững những điều cơ bản của khả năng quan sát AI sinh học và giữ cho ứng dụng của bạn chạy trơn tru.