Monitorando aplicativos de IA generativos com o Azure AI Foundry

Implementar um aplicativo de IA generativa é apenas o primeiro passo; mantê-lo econômico, rápido e preciso requer supervisão contínua. Entender como rastrear e avaliar o comportamento do modelo na produção é essencial para construir confiança e gerenciar custos operacionais. Este curso somente de texto orienta você através dos conceitos fundamentais de observabilidade LLM e monitoramento de IA generativa. Você aprenderá a configurar sistemas de rastreamento, interpretar métricas de desempenho e implementar estratégias de avaliação para garantir que seus aplicativos permaneçam robustos, seguros e eficientes. O que você aprenderá: Entenda os princípios básicos de observabilidade e rastreamento de desempenho do LLM; Acompanhe as principais métricas operacionais, incluindo consumo de token, latência e custos de API; Avalie a qualidade de resposta do modelo usando métricos modernos, como fundamentação e relevância em fluxos de trabalho RAG; Configure o Azure AI Foundry para monitorar a integridade e o desempenho dos aplicativos. Analise as compensações de custo-desempenho para otimizar as decisões de implantação; Implemente estratégias de registro para capturar com segurança as interações do usuário e as saídas do modelo. O curso começa com definições fundamentais de monitoramento de IA antes de percorrer guias de configuração passo a passo, painéis de métricas e cenários práticos de otimização. Você praticará através de exercícios escritos e walkthroughs conceituais projetados para construir habilidades de monitoramento do mundo real. Este curso foi projetado para desenvolvedores de IA iniciantes, gerentes de produto e entusiastas da nuvem que desejam gerenciar implantações de IA generativas. Nenhuma experiência de monitoramento prévia é necessária. Comece a ler hoje mesmo para dominar os fundamentos da observabilidade de IA generativa e manter seus aplicativos funcionando sem problemas.