Valutazione AI automatizzata con AI Foundry e GitHub Actions

Il deployment di agenti AI e applicazioni LLM richiede una validazione continua per garantire qualità, sicurezza e accuratezza. I test manuali non possono scalare man mano che i tuoi modelli, i prompt di sistema e le fonti di dati si evolvono. Questo corso solo testuale ti guida attraverso il processo di automazione dei tuoi flussi di lavoro di valutazione AI. Imparerai come integrare gli evaluatori di AI Foundry con le pipeline di GitHub Actions per eseguire controlli di qualità automatizzati ad ogni modifica del codice, assicurando che i tuoi agenti AI funzionino in modo affidabile. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali delle metriche di valutazione AI, inclusi groundedness, rilevanza e coerenza - Configurare gli evaluatori di AI Foundry per valutare sistematicamente gli output dei tuoi modelli linguistici - Costruire flussi di lavoro di GitHub Actions per attivare valutazioni automatizzate su commit di codice e pull request - Analizzare i risultati della valutazione per rilevare regressioni delle prestazioni e prompt drift - Applicare le moderne pratiche LLMOps per migliorare e monitorare continuamente i tuoi agenti AI Inizierai con i concetti fondamentali della valutazione AI prima di passare alla configurazione degli evaluatori e alla scrittura dei file di workflow di GitHub Actions. Attraverso spiegazioni scritte passo-passo ed esempi di configurazione pratici, imparerai come stabilire una robusta pipeline CI/CD per l'assicurazione della qualità AI. Questo corso è progettato per sviluppatori di software, aspiranti ingegneri LLMOps e appassionati di AI che desiderano automatizzare i loro processi di assicurazione della qualità. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con gli strumenti di valutazione AI, anche se una comprensione di base di Git è utile. Inizia a leggere oggi per costruire pipeline di test affidabili e automatizzate per le tue applicazioni AI.