Evaluación Automatizada de IA con AI Foundry y GitHub Actions

Desplegar agentes de IA y aplicaciones LLM requiere validación continua para asegurar calidad, seguridad y precisión. Las pruebas manuales no pueden escalar a medida que sus modelos, prompts del sistema y fuentes de datos evolucionan. Este curso, solo de texto, lo guía a través del proceso de automatización de sus flujos de trabajo de evaluación de IA. Aprenderá a integrar evaluadores de AI Foundry con pipelines de GitHub Actions para ejecutar comprobaciones de calidad automatizadas en cada cambio de código, asegurando que sus agentes de IA funcionen de manera confiable. Lo que aprenderá: - Comprender los principios centrales de las métricas de evaluación de IA, incluyendo groundedness, relevancia y coherencia - Configurar evaluadores de AI Foundry para evaluar sistemáticamente las salidas de sus modelos de lenguaje - Construir flujos de trabajo de GitHub Actions para activar evaluaciones automatizadas en commits de código y pull requests - Analizar resultados de evaluación para detectar regresiones de rendimiento y desviación de prompts - Aplicar prácticas modernas de LLMOps para mejorar y monitorear continuamente sus agentes de IA Comenzará con conceptos fundamentales de evaluación de IA antes de pasar a la configuración de evaluadores y la escritura de archivos de flujo de trabajo de GitHub Actions. A través de explicaciones escritas paso a paso y ejemplos de configuración prácticos, aprenderá a establecer un pipeline robusto de CI/CD para el aseguramiento de la calidad de la IA. Este curso está diseñado para desarrolladores de software, aspirantes a ingenieros de LLMOps y entusiastas de la IA que desean automatizar sus procesos de aseguramiento de la calidad. No se requiere experiencia previa con herramientas de evaluación de IA, aunque una comprensión básica de Git es útil. Comience a leer hoy mismo para construir pipelines de pruebas automatizadas y confiables para sus aplicaciones de IA.