Úvod
Vytváření efektivních aplikací generující umělé inteligence vyžaduje výběr správného základního modelu pro váš konkrétní případ použití. S dostupnými tisíci modelů potřebujete strukturovaný přístup ke zjišťování, porovnávání, nasazování a ověřování, že model splňuje vaše požadavky.
Představte si scénář, ve kterém vytváříte chatovacího robota zákaznické podpory založeného na umělé inteligenci pro maloobchodní společnost. Musíte vybrat jazykový model, který dokáže porozumět otázkám zákazníků, poskytovat přesné odpovědi a udržovat odpovídající tón a bezpečnostní standardy. Jak si ale můžete vybrat z rozsáhlého katalogu dostupných modelů? Jak poznáte, jestli model funguje dobře pro vaše konkrétní potřeby? A jak po nasazení změříte a zlepšíte jeho výkon?
Portál Microsoft Foundry poskytuje komplexní platformu pro celý pracovní postup. Můžete prozkoumat více než 1 900 modelů od poskytovatelů, jako jsou Microsoft, Anthropic, OpenAI, Meta a Hugging Face. Modely můžete porovnat pomocí standardních srovnávacích testů pro kvalitu, bezpečnost, náklady a výkon. Po výběru modelu ho nasadíte do koncového bodu, kde ji vaše aplikace může využívat. Nakonec vyhodnotíte výkon modelu pomocí automatizovaných metrik i ručního testování, abyste zajistili, že splňuje vaše požadavky na kvalitu a bezpečnost.
V tomto modulu se dozvíte, jak pomocí portálu Microsoft Foundry vybrat, nasadit a vyhodnotit modely z katalogu modelů. Naučíte se provádět informovaná rozhodnutí o výběru modelu, porozumět různým možnostem nasazení a vyhodnotit výkon modelu pomocí různých přístupů k vyhodnocení.
Na konci tohoto modulu budete umět:
- Prozkoumání a filtrování modelů v katalogu modelů
- Porovnání modelů s využitím metrik srovnávacích testů pro kvalitu, bezpečnost, náklady a výkon
- Nasazení modelu do koncového bodu a jeho otestování v dětském prostředí
- Vyhodnocení výkonu modelu pomocí ručních a automatizovaných přístupů
- Vysvětlení různých metrik vyhodnocení a jejich použití