Мониторинг генеративных приложений ИИ с помощью Azure AI Foundry

Развертывание генеративного приложения ИИ – это только первый шаг; чтобы оно оставалось рентабельным, быстрым и точным, требуется постоянный надзор. Понимание того, как отслеживать и оценивать поведение модели в производстве, имеет важное значение для повышения доверия и управления эксплуатационными расходами. Этот курс, состоящий только из текста, поможет вам ознакомиться с основными концепциями наблюдаемости LLM и генеративного мониторинга ИИ. Вы узнаете, как настроить системы отслеживания, интерпретировать показатели производительности и внедрять стратегии оценки, чтобы ваши приложения оставались надежными, безопасными и эффективными. Вы узнаете: основные принципы наблюдения и отслеживания производительности LLM; отслеживание ключевых операционных метрик, включая потребление токенов, задержку и затраты на API; оценка качества ответа модели с использованием современных метрик (например, заземления и релевантности) в рабочих процессах RAG; настройка Azure AI Foundry для мониторинга работоспособности приложений и Анализировать компромиссы между затратами и производительностью для оптимизации решений по развертыванию; Внедрять стратегии ведения журналов для безопасного учета взаимодействия пользователей и выходных данных модели. Курс начинается с основных определений мониторинга ИИ, а затем пошаговые руководства по конфигурации, метрические панели и практические сценарии оптимизации. Вы будете практиковаться через письменные упражнения и концептуальные просмотры, предназначенные для создания реальных навыков мониторинга. Этот курс предназначен для начинающих разработчиков ИИ, менеджеров по продуктам и энтузиастов облачных технологий, которые хотят управлять развертыванием генеративного ИИ. Предварительный опыт в области мониторинга не требуется. Начните читать сегодня, чтобы освоить основы генеративной наблюдаемости ИИ и обеспечить бесперебойную работу ваших приложений.