Chọn, triển khai và đánh giá mô hình Azure AI Foundry

Chọn mô hình nền tảng đúng cho ứng dụng phần mềm của bạn có thể quá tải với hàng trăm tùy chọn có sẵn. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua chu kỳ sống hoàn chỉnh của việc chọn, khởi động và đánh giá các mô hình sử dụng cổng thông tin AI Foundry. Bằng cách đọc các giải thích cấu trúc của chúng tôi và xem xét các ví dụ cấu hình thực tế, bạn sẽ có được niềm tin để tích hợp các mô hình AI tạo ra cấp cao vào các luồng công việc của bạn. Bạn sẽ chuyển từ đoán mô hình nào hoạt động tốt nhất để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu dựa vào các chỉ số hiệu suất rõ ràng. Bạn sẽ học được gì: Chọn mô hình nền tảng lý tưởng bằng cách so sánh các điểm đánh giá và khả năng trong danh mục mô hình; Thiết lập các mô hình đến các điểm cuối thời gian thực để tích hợp ứng dụng không gian; Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng cả các lệnh kiểm tra thủ công và các đường ống đánh giá tự động; Ứng dụng các chỉ số đánh giá chính như độ chính xác, độ trễ và Hiểu các khái niệm đánh giá LLM hiện đại, bao gồm LLM-as-a-judge và các rào chắn an toàn AI có trách nhiệm. Chương trình bắt đầu với các khái niệm cơ bản của các trung tâm mô hình và đánh giá chuẩn, sau đó hướng dẫn bạn qua các chiến lược triển khai từng bước, và kết thúc với các kỹ thuật đánh giá thủ công và tự động tiên tiến. Chương trình này được thiết kế cho kỹ sư AI, nhà phát triển và quản lý sản phẩm mới bắt đầu muốn hiểu chu kỳ đời của mô hình. Không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ những điều cơ bản của quản lý mô hình AI.