Évaluation des modèles de langage avec Azure Databricks

Le déploiement de modèles de langage n'est que la moitié de la bataille ; s'assurer qu'ils produisent des réponses précises, sûres et pertinentes est essentiel pour les applications du monde réel. Ce cours textuel vous guide tout au long du processus d'évaluation et de benchmarking des sorties de modèles. Vous apprendrez à concevoir et à exécuter des pipelines d'évaluation robustes sur Azure Databricks, en passant des vérifications manuelles subjectives à des stratégies d'évaluation automatisées et évolutives. Ce que vous apprendrez : Comprendre les métriques clés d'évaluation des modèles de langage, y compris la précision, la pertinence, la toxicité et le fondement ; Configurer les environnements Azure Databricks pour suivre et gérer les exécutions d'évaluation ; Appliquer les API d'évaluation MLflow pour enregistrer et comparer systématiquement différentes versions de modèles ; Implémenter le modèle LLM-as-a-judge pour automatiser les évaluations qualitatives ; Analyser les résultats d'évaluation pour identifier les biais du modèle et les goulots d'étranglement des performances. Le cours commence par les concepts fondamentaux des performances des modèles et la terminologie clé de l'évaluation. Vous progresserez ensuite dans l'écriture de scripts d'évaluation, la configuration de MLflow et l'analyse de données comparatives grâce à des tutoriels écrits clairs, étape par étape. Ce cours est conçu pour les data scientists, les développeurs et les passionnés d'IA qui souhaitent apprendre les bases de l'évaluation des modèles ; aucune expérience préalable avec Databricks ou le machine learning avancé n'est requise. Commencez à construire des applications d'IA fiables en apprenant à mesurer ce qui compte.