Selezione, distribuzione e valutazione dei modelli Azure AI Foundry

Selezionare il modello di base giusto per la tua applicazione software può essere scoraggiante, con centinaia di opzioni disponibili. Questo corso basato su testo ti guida attraverso il ciclo di vita completo della scelta, del lancio e della valutazione dei modelli utilizzando il portale AI Foundry. Leggendo le nostre spiegazioni strutturate e rivedendo esempi pratici di configurazione, acquisirai la fiducia necessaria per integrare modelli di IA generativa di alto livello nei tuoi flussi di lavoro. Passerete dal supporre quale modello funzioni meglio al prendere decisioni basate sui dati, fondate su chiare metriche di performance. Cosa imparerai: Selezionare il modello di base ideale confrontando benchmark e capacità nel catalogo dei modelli; Distribuire modelli su endpoint in tempo reale per un'integrazione applicativa senza soluzione di continuità; Valutare le prestazioni del modello utilizzando sia prompt di test manuali che pipeline di valutazione automatizzate; Applicare metriche di valutazione chiave come accuratezza, latenza e coerenza per misurare la qualità del modello; Comprendere i concetti moderni di valutazione degli LLM, inclusi LLM-as-a-judge e le barriere di sicurezza dell'IA responsabile. Il corso inizia con concetti fondamentali di hub di modelli e benchmarking, poi ti guida attraverso strategie di distribuzione passo-passo e si conclude con tecniche di valutazione manuale e automatizzata avanzate. Questo corso è progettato per ingegneri IA, sviluppatori e product manager principianti che desiderano comprendere il ciclo di vita del modello. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di machine learning. Inizia a leggere oggi per padroneggiare gli elementi essenziali della gestione dei modelli IA.