Выбор, развертывание и оценка моделей Azure AI Foundry

Выбор правильной модели фундамента для вашего программного обеспечения может быть подавляющим с сотнями доступных вариантов. Этот текстовый курс поможет вам пройти полный жизненный цикл выбора, запуска и оценки моделей с помощью портала AI Foundry. Прочитав наши структурированные объяснения и ознакомившись с практическими примерами конфигурации, вы приобретете уверенность в интеграции генеративных моделей ИИ высшего уровня в свои рабочие процессы. Вы перейдете от предположений о том, какая модель работает лучше всего, к принятию решений на основе данных, основанных на четких показателях производительности. Вы узнаете: как выбрать идеальную модель фундамента, сравнивая бенчмарки и возможности в каталоге моделей; как развертывать модели на конечных точках в режиме реального времени для бесшовной интеграции приложений; как оценивать производительность модели, используя как ручные тестовые запросы, так и автоматизированные конвейеры оценки; как применять ключевые метрики оценки, такие как точность, задержка и производительности. Понять современные концепции оценки LLM, включая LLM-как-судья и ответственные ограждения безопасности ИИ. Курс начинается с основных понятий центров моделей и бенчмаркинга, затем вы пройдете пошаговые стратегии развертывания и завершите с расширенными методами ручной и автоматизированной оценки. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ИИ, разработчиков и менеджеров по продуктам, которые хотят понять жизненный цикл модели. Не требуется предыдущий опыт машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы освоить основы управления моделью ИИ.