Notatka
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Może spróbować zalogować się lub zmienić katalogi.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
Ocena pomaga zmierzyć jakość, bezpieczeństwo i niezawodność modeli i agentów w trakcie opracowywania i produkcji. W Microsoft Foundry można ocenić istniejące dane wyjściowe w testowym zestawie danych, wygenerować odpowiedzi na podstawie modelu lub agenta przy użyciu danych wejściowych testów lub ocenić ślady produkcyjne.
Ocena przypisuje co najmniej jednego ewaluatora do Twoich danych lub aplikacji. Ewaluatorzy tworzą metryki i, gdy jest to obsługiwane, także wyjaśnienia, które ułatwiają porównywanie wersji, znajdowanie problemów z jakością i podejmowanie decyzji, czy aplikacja jest gotowa do wdrożenia.
Utwórz przepływ pracy oceny
Większość przepływów pracy oceny wykonuje następujące kroki:
- Wybierz, co należy ocenić. Wybierz pojedynczą wypowiedź lub pełną konwersację i użyj istniejącego zestawu danych, wygenerowanych odpowiedzi, symulowanych konwersacji lub śladów produkcyjnych.
- Wybierz oceniających. Wybierz metryki dotyczące jakości i bezpieczeństwa, które mają znaczenie dla aplikacji, takie jak ukończenie zadania, istotność, ugruntowanie, podobieństwo lub bezpieczeństwo zawartości.
- Uruchom ocenę. Uruchom go raz podczas programowania, dodaj go do ciągłej integracji/ciągłego wdrażania lub skonfiguruj cykliczną ocenę dla środowiska produkcyjnego.
- Przejrzyj i ulepsz. Analizowanie zagregowanych metryk i pojedynczych wyników, porównywanie wersji i reagowanie na cykliczne wzorce niepowodzeń.
Wybierz, od czego zacząć
Note
Przed rozpoczęciem zapoznaj się z uprawnieniami do przepływów pracy oceny, obsługiwanymi regionami i limitami szybkości oraz wymaganiami dotyczącymi sieci wirtualnej.
Wybieranie podejścia do oceny
Wybierz jednostkę ewaluacyjną przed wybraniem ewaluatorów. Ocena na poziomie tury ocenia poszczególne odpowiedzi. Ocena na poziomie rozmowy ocenia pełną interakcję wieloturową i może mierzyć wyniki, takie jak ukończenie zadania w wielu krokach. Oceniający obsługują wybrane poziomy oceny.
| Chcę | Zacznij tutaj |
|---|---|
| Oceń hostowanego agenta po raz pierwszy | Szybki start: Oceń hostowanego agenta |
| Oceń istniejące dane testowe zapytań i odpowiedzi | Ocena zestawów danych odpowiedzi na zapytania |
| Generowanie i ocenianie odpowiedzi z wejść testowych | Ocena odpowiedzi modelu i agenta |
| Oceń poszczególne interakcje przechwycone z wdrożonego modelu lub agenta | Oceń wdrożone interakcje |
| Oceń zestaw danych pełnych konwersacji | Ocena zestawów danych konwersacji |
| Oceń pełne konwersacje przechwycone w śladach produkcyjnych | Oceń wdrożone konwersacje |
| Symulowanie zachowania agenta wieloetapowego przed wdrożeniem | Symulowanie konwersacji agenta |
| Generowanie scenariuszy i konwersacji bez ręcznego tworzenia danych testowych | Generowanie i ocenianie konwersacji syntetycznych |
| Uruchamianie adwersarialnych testów bezpieczeństwa i niezawodności | Dowiedz się więcej o red teamingu sztucznej inteligencji |
Wybierz sposób uruchamiania ocen
| Chcę | Zacznij tutaj |
|---|---|
| Uruchom ocenę w portalu Foundry | Uruchamianie ocen z poziomu portalu Microsoft Foundry |
| Uruchamianie programowe ewaluacji | Wprowadzenie do oceny chmury przy użyciu zestawu SDK platformy Microsoft Foundry |
| Uruchamianie ocen agentów z poziomu wiersza polecenia | Przeprowadzanie ocen agentów za pomocą narzędzia wiersza polecenia azd |
| Oceniaj ruch produkcyjny cyklicznie | Monitoruj agentów i skonfiguruj ocenę ciągłą |
| Dodaj oceny do potoku wdrożenia | Uruchamianie ewaluacji w GitHub Actions lub Azure DevOps |
Znajdź potrzebne komponenty
- Ewaluatorzy: Zacznij od wbudowanych ewaluatorów lub utwórz niestandardowego ewaluatora dla własnych kryteriów.
- Dane ewaluacyjne: Dowiedz się, kiedy używać zbioru danych ewaluacyjnych, jak generować syntetyczne dane lub jak utworzyć zestaw danych na podstawie śladów produkcyjnych.
- Wyniki:Przejrzyj wyniki w portalu Foundry, pobierz wyniki oceny chmury za pomocą zestawu SDK lub użyj analizy klastra , aby znaleźć typowe wzorce błędów.