Автоматизированная оценка ИИ с AI Foundry и GitHub Actions

Развертывание агентов ИИ и приложений LLM требует постоянной проверки для обеспечения качества, безопасности и точности. Ручное тестирование не может масштабироваться по мере изменения моделей, системных подсказок и источников данных. Этот курс, состоящий только из текста, поможет вам автоматизировать рабочие процессы оценки ИИ. Вы узнаете, как интегрировать оценщики AI Foundry с конвейерами GitHub Actions для автоматической проверки качества каждого изменения кода, обеспечивая надежную работу агентов ИИ. Что вы узнаете: - Понять основные принципы метрики оценки ИИ, включая обоснованность, актуальность и согласованность - Настройте оценщики AI Foundry для систематической оценки выходных данных ваших языковых моделей - Создание рабочих процессов GitHub Actions для запуска автоматизированных оценок на фиксациях кода и запросах pull - Анализ результатов оценки для выявления регрессий производительности и быстрого дрейфа - Применение современных методов LLMOps для непрерывного улучшения и мониторинга агентов ИИ Вы начнете с основных концепций оценки ИИ, а затем перейдете к настройке оценщиков и написанию файлов рабочего процесса GitHub Actions. С помощью пошаговых письменных объяснений и практических примеров настройки вы узнаете, как создать надежный конвейер CI/CD для обеспечения качества ИИ. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, начинающих инженеров LLMOps и энтузиастов искусственного интеллекта, которые хотят автоматизировать свои процессы обеспечения качества. Не требуется предыдущего опыта работы с инструментами оценки ИИ, хотя полезно иметь базовое понимание Git. Начните читать сегодня, чтобы создать надежные, автоматизированные конвейеры тестирования для ваших приложений ИИ.