Ocena wydajności sztucznej inteligencji w usłudze Azure AI Studio

Stworzenie generatywnej aplikacji AI to tylko pierwszy krok; prawdziwym wyzwaniem jest zapewnienie, że dostarcza ona dokładnych, bezpiecznych i wysokiej jakości odpowiedzi. Bez uporządkowanej oceny nie można wiedzieć, czy Twój kopilot naprawdę spełnia potrzeby użytkownika, czy generuje niepoprawne odpowiedzi. Ten pisemny kurs prowadzi Cię przez proces oceny i optymalizacji wydajności generatywnej AI. Przejdziesz od zgadywania, jak dobrze działa Twój model, do korzystania z miar oceny opartych na danych, aby systematycznie mierzyć i poprawiać jakość odpowiedzi. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowych koncepcji oceny i dlaczego systematyczne testowanie ma kluczowe znaczenie dla generatywnej sztucznej inteligencji; Konfigurowanie przebiegów oceny w Azure AI Studio przy użyciu zestawów danych testowych; Stosowanie kluczowych wskaźników wydajności, w tym ugruntowania, trafności, spójności i płynności; Ocena bezpieczeństwa, stronniczości i zgodności moderacji treści w ramach sztucznej inteligentności Oceniaj systemy generowania danych z powiększeniem pobierania (RAG), aby zapewnić dokładne uziemienie danych; Analizuj wyniki oceny, aby iteracyjnie udoskonalić szybką inżynierię i parametry modelu. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i teorii ewaluacji, a następnie przechodzi przez praktyczną konfigurację potoków ewaluowania w Azure AI Studio. Nauczysz się interpretować wskaźniki, rozwiązywać problemy z niską wydajnością i ustanawiać ciągły przepływ pracy. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących programistów AI, menedżerów produktu i entuzjastów technologii, którzy chcą mierzyć wydajność AI, bez wcześniejszego doświadczenia w narzędziach do oceny chmury. Zacznij czytać już dziś, aby tworzyć niezawodne, wysokowydajne aplikacje generatywne AI, którym mogą zaufać użytkownicy.