Auswählen, Bereitstellen und Evaluieren von Azure AI Foundry-Modellen

Die Auswahl des richtigen Foundation-Modells für Ihre Softwareanwendung kann bei Hunderten von verfügbaren Optionen überwältigend sein. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den gesamten Lebenszyklus der Auswahl, des Starts und der Bewertung von Modellen mit dem AI Foundry-Portal. Durch das Lesen unserer strukturierten Erläuterungen und das Durchsehen praktischer Konfigurationsbeispiele gewinnen Sie das Vertrauen, generative KI-Modelle der obersten Ebene in Ihre Workflows zu integrieren. Sie werden nicht mehr nur raten, welches Modell am besten funktioniert, sondern datengesteuerte Entscheidungen auf der Grundlage klarer Leistungskennzahlen treffen. Was Sie lernen: Wählen Sie das ideale Grundlagenmodell aus, indem Sie Benchmarks und Funktionen im Modellkatalog vergleichen; Bereitstellen von Modellen für Echtzeit-Endpunkte für eine nahtlose Anwendungsintegration; Bewerten Sie die Modellleistung mithilfe von manuellen Testaufforderungen und automatisierten Evaluierungspipelines; Wenden Sie wichtige Evaluirungskennzahlen wie Genauigkeit, Latenz und Verstehen Sie moderne LLM-Bewertungskonzepte, einschließlich LLM als Richter und verantwortungsvoller KI-Sicherheitsgeländer. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten von Modellhubs und Benchmarking, führt Sie dann Schritt für Schritt durch Bereitstellungsstrategien und schließt mit fortgeschrittenen manuellen und automatisierten Auswertungstechniken ab. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Entwickler und Produktmanager, die den Modelllebenszyklus verstehen möchten. Es sind keine Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Grundlagen des KI-Modellmanagements zu erlernen.