Azure Databricks ile Dil Modeli Değerlendirmesi

Dil modellerini dağıtmak savaşın sadece yarısı; doğru, güvenli ve ilgili yanıtları üretmelerini sağlamak gerçek dünya uygulamaları için kritiktir. Bu metin tabanlı kurs, model çıktılarını değerlendirme ve karşılaştırma sürecinde size rehberlik eder. Azure Databricks'te sağlam değerlendirme boru hatlarını tasarlamayı ve yürütmeyi, öznel manuel kontrollerden ölçeklenebilir, otomatik değerlendirme stratejilerine geçişi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: Doğruluk, uyumluluk, zehirlilik ve zeminlilik dahil olmak üzere çekirdek dil modeli değerlendirme metriklerini anlayın; Değerlendirme yürüyüşlerini izlemek ve yönetmek için Azure Databricks çevrelerini yapılandırın; MLflow değerlendirme API'lerini sistematik olarak kaydedin ve farklı model sürümlerini karşılaştırın; LLM-as-a-hakim modelini otomatikleştirmek için uygulayın Kalitatif değerlendirmeler; Model yanlışları ve performans boğazlarını tanımlamak için değerlendirme sonuçlarını analiz edin. Kurs, model performansı ve anahtar değerlendirme terminolojisinin temel kavramlarıyla başlar. Daha sonra değerlendirme senaryoları yazmaya, MLflow'u ayarlamaya ve net, adım adım yazılı dersler yoluyla karşılaştırmalı verileri analiz etmeye ilerleyeceksiniz. Bu kurs, model değerlendirme temellerini öğrenmek isteyen veri bilimcileri, geliştiriciler ve AI tutkunları için tasarlanmıştır; Databricks veya gelişmiş makine öğrenimi ile önceden bir deneyim gerekmez. Önemli olan şeyleri nasıl ölçeceğinizi öğrenerek güvenilir yapay zeka uygulamaları oluşturmaya başlayın.