Fundamentos de engenharia de IA: construção de avaliação

Avaliar modelos de IA e resultados de LLM requer testes sistemáticos, mas executar avaliações manualmente é lento e inconsistente. Para criar aplicativos de IA confiáveis, você precisa de um conjunto de avaliação automatizado que possa executar vários casos de teste e agregar resultados. Neste curso somente de texto, você aprenderá a projetar e construir um conjunto de avaliação programática do zero. Você entenderá como estruturar seus dados de teste, executar loops de casos de testes, agregar métricas de avaliação e gravar esses resultados em armazenamento persistente para análise. O que você aprenderá: • Entenda os conceitos básicos de avaliação de IA e por que os aproveitamentos programáticos são essenciais. • Crie casos de teste estruturados usando esquemas JSON modernos para garantir entradas consistentes. • Construa loops de execução robustos para executar avaliações em vários cenários sistematicamente. • Agregue resultados de teste em arrays estruturados para calcular métricas de desempenho. • Salve as saídas de avaliação em arquivos JSON para análise posterior e controle de versão. • Aplique as melhores práticas de desempenho moderno para otimizar a velocidade de execução de testes. Você começará com conceitos fundamentais de avaliação antes de escrever seu primeiro loop de teste. A partir daí, você avançará para agregar resultados, lidar com erros e exportar arquivos estruturados para análise de desempenho. Este curso foi projetado para engenheiros de software iniciantes, aspirantes a desenvolvedores de IA e profissionais de dados que desejam testar sistematicamente suas integrações de IA, sem necessidade de experiência avançada em aprendizado de máquina. Comece a construir seu pipeline de avaliação de IA automatizado hoje mesmo.