Microsoft Foundry 모델 선택, 배포 및 평가
중급
데이터 과학자
AI 엔지니어
Microsoft Foundry
벤치마크를 사용하여 모델 카탈로그에서 적절한 모델을 선택하고, 엔드포인트에 배포하고, Microsoft Foundry 포털에서 수동 및 자동화된 접근 방식을 사용하여 성능을 평가하는 방법을 알아보세요.
학습 목표
이 모듈을 마치면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 모델 카탈로그에서 모델 탐색 및 필터링
- 품질, 안전성, 비용 및 성능에 대한 벤치마크 메트릭을 사용하여 모델 비교
- 엔드포인트에 모델 배포 및 플레이그라운드에서 테스트
- 수동 및 자동화된 방법을 사용하여 모델 성능 평가
- 다양한 평가 메트릭 및 사용 시기 이해
사전 요구 사항
이 모듈을 시작하기 전에 Azure 기본 AI 개념 및 서비스에 대해 잘 알고 있어야 합니다.