Ghid de studiu pentru Exam AI-300: Operaționalizarea soluțiilor de Machine Learning și AI Generative

Scopul acestui document

Acest ghid de studiu ar trebui să vă ajute să înțelegeți la ce să vă așteptați la examen și include un rezumat al subiectelor pe care le poate acoperi examenul și linkuri către resurse suplimentare. Informațiile și materialele din acest document ar trebui să vă ajute să vă concentrați studiile pe măsură ce vă pregătiți pentru examen.

Linkuri utile	Descriere
Cum să obțineți certificarea	Unele certificări necesită doar trecerea unui examen, în timp ce altele necesită trecerea mai multor examene.
de reînnoire a certificării	Certificările Microsoft asociate, experte și speciale expiră anual. Puteți reînnoi prin trecerea unei evaluări online gratuite pe Microsoft Learn.
profilul dvs. Microsoft Learn	Conectarea profilului de certificare la Microsoft Learn vă permite să planificați și să reînnoiți examenele și să partajați și să imprimați certificate.
rapoarte punctajelor și punctajelor examenului	Este necesar un scor de 700 sau mai mare pentru a trece.
sandbox examen	Puteți explora mediul de examen vizitând sandboxul examenului nostru.
Solicitați cazarea	Dacă utilizați dispozitive de asistare, aveți nevoie de timp suplimentar sau aveți nevoie de modificări la orice parte a experienței examenului, puteți solicita o cazare.

Despre examen

Unele examene sunt localizate în alte limbi, iar acestea sunt actualizate la aproximativ opt săptămâni după actualizarea versiunii în limba engleză. Dacă examenul nu este disponibil în limba preferată, puteți solicita încă 30 de minute pentru a finaliza examenul.

Notă

Marcatorii care urmează fiecare dintre abilități măsurate sunt menite să ilustreze modul în care evaluăm această abilitate. Subiectele asociate pot fi descrise în examen.

Notă

Majoritatea întrebărilor acoperă caracteristicile care sunt disponibilitate generală (GA). Examenul poate conține întrebări despre caracteristicile De previzualizare dacă aceste caracteristici sunt utilizate frecvent.

Abilități măsurate

Profil public

Ca candidat pentru această certificare Microsoft, ar trebui să aveți expertiză în configurarea infrastructurii pentru operațiuni machine learning (MLOps) și soluții de operațiuni AI generative (GenAIOps) pe Azure, denumite împreună AI operațiuni (AIOps). Ai nevoie de experiență în instruire, optimizare, implementare și întreținere a modelelor tradiționale de machine learning folosind Azure Machine Learning, pe lângă experiență în implementarea, evaluarea, monitorizarea și optimizarea aplicațiilor și agenților AI generativi prin utilizarea Microsoft Foundry.

Ar trebui să ai un background în știința datelor, cu experiență în programare Python și o înțelegere de bază a practicilor DevOps, inclusiv folosirea unor instrumente precum GitHub Actions și colaborarea cu interfețe de linie de comandă (CLI).

În plus, ai nevoie de cunoștințe și experiență în MLOps folosind următoarele:

• Machine Learning.

• Turnătorie.

• GitHub Actions.

• Practici Infrastructure as Code (IaC) cu Bicep și Azure CLI.

Responsabilitățile dvs. pentru acest rol includ:

• Proiectarea și implementarea infrastructurii MLOps.

• Implementarea ciclului de viață și operațiunilor modelului de machine learning.

• Proiectarea și implementarea infrastructurii GenAIOps.

• Implementarea asigurării calității și observabilității AI generative.

• Optimizarea sistemelor generative AI și performanței modelelor.

Colaborezi cu data scientists, echipe DevOps și părți interesate pentru a livra soluții AI scalabile, cu automatizare și monitorizare cuprinzătoare.

Abilități dintr-o privire

• Proiectarea și implementarea unei infrastructuri MLOps (15–20%)

• Implementarea ciclului de viață al modelului machine learning și a operațiunilor (25–30%)

• Proiectarea și implementarea unei infrastructuri GenAIOps (20–25%)

• Implementarea asigurării calității și observabilității AI generative (10–15%)

• Optimizarea sistemelor generative AI și performanței modelelor (10–15%)

Proiectarea și implementarea unei infrastructuri MLOps (15–20%)

Creează și gestionează resurse într-un spațiu de lucru de Machine Learning

• Creează și gestionează un spațiu de lucru

• Creează și gestionează depozite de date

• Creează și gestionează ținte de calcul

• Configurarea identității și managementului accesului pentru spații de lucru

Creează și gestionează resurse într-un spațiu de lucru Machine Learning

• Creează și gestionează active de date

• Crearea și gestionarea mediilor

• Creează și gestionează componente

• Distribuie resurse între spații de lucru folosind registre

Implementarea IaC pentru Machine Learning

• Configurează integrarea GitHub cu Machine Learning pentru a permite acces securizat

• Implementează spații de lucru și resurse de Machine Learning folosind Bicep și Azure CLI

• Automatizează aprovizionarea resurselor folosind fluxurile de lucru GitHub Actions

• Restricționați accesul la rețea la spații de lucru Machine Learning

• Gestionează controlul versiunilor pentru proiectele de machine learning folosind Git

Implementarea ciclului de viață al modelului machine learning și a operațiunilor (25–30%)

Antrenamentul de modele orchestrat

• Configurează urmărirea experimentelor cu MLflow

• Folosiți machine learning automatizat pentru a explora modele optime

• Folosește caietele pentru experimentare și explorare

• Automatizează reglarea hiperparametrilor

• Rulați scripturi de antrenament model

• Gestionarea instruirii distribuite pentru modele mari și deep learning

• Implementarea pipelines de antrenament

• Compară performanța modelelor între joburi

Implementarea înregistrării și versiunării modelului

• Pachetează o specificație de recuperare a caracteristicilor cu artefactul modelului

• Înregistrarea unui model MLflow

• Evaluează un model folosind principii responsabile ale inteligenței artificiale

• Gestionarea ciclului de viață al modelului, inclusiv arhivarea modelelor

Implementarea modelelor de machine learning pentru medii de producție

• Implementează modele ca endpoint-uri în timp real sau batch cu opțiuni de inferență gestionată

• Endpoint-uri de modele de testare și depanare

• Implementează strategii progresive de rollout și rollback sigur

Monitorizarea și menținerea modelelor de machine learning în producție

• Detectarea și analiza derivației datelor

• Monitorizarea metricilor de performanță ai modelelor implementate în producție

• Configurați declanșatori de retraining sau alertă atunci când pragurile sunt depășite

Proiectarea și implementarea unei infrastructuri GenAIOps (20–25%)

Implementarea mediilor Foundry și configurarea platformei

• Creează și configurează resurse Foundry și medii de proiect

• Configurați managementul identității și acces cu identități gestionate și access control bazat pe roluri (RBAC)

• Implementarea securității rețelei și configurațiilor de rețea privată

• Implementează infrastructura folosind șabloane Bicep și Azure CLI

Implementarea și gestionarea modelelor de fundație pentru sarcini de producție

• Implementează modele de fundație folosind endpoint-uri API serverless și opțiuni de calcul gestionat

• Selectați modele adecvate pentru cazuri de utilizare specifice

• Implementarea strategiilor de versionare a modelelor și implementare în producție

• Configurați unități de throughput provisionate pentru sarcini de lucru cu volum mare

Implementează versiunarea prompturilor și managementul prin controlul versiunilor

• Prompturi de proiectare și dezvoltare

• Creează variante de prompt și compară performanța între diferite prompturi

• Implementează controlul versiunilor pentru prompturi folosind depozite Git

Implementarea asigurării calității și observabilității AI generative (10–15%)

Configurarea evaluării și validării pentru aplicațiile și agenții AI generativi

• Creează seturi de date de testare și mapare a datelor pentru o evaluare cuprinzătoare a modelelor

• Implementează metrici de calitate AI, inclusiv ancorarea, relevanța, coerența și fluența

• Configurați evaluările riscurilor și siguranței pentru detectarea conținutului dăunător

• Configurează fluxuri de lucru automate de evaluare folosind metrici de evaluare integrate și personalizate

Implementarea observabilității pentru aplicații și agenți AI generativi

• Examinați monitorizarea continuă în Foundry

• Monitorizează metricile de performanță, inclusiv latența, debitul și timpii de răspuns

• Urmăriți și optimizați indicatorii de cost, inclusiv consumul de tokenuri și utilizarea resurselor

• Configurați capabilități detaliate de înregistrare, urmărire și depanare pentru depanarea în producție

Optimizarea sistemelor generative AI și performanței modelelor (10–15%)

Optimizarea performanței și acurateței generării augmentate prin recuperare (RAG)

• Optimizați performanța recuperării prin ajustarea pragurilor de similaritate, dimensiunilor fragmentelor și strategiilor de recuperare

• Selectați și ajustați fin modelele de embedding pentru cazuri de utilizare specifice domeniului și îmbunătățirea acurateței

• Implementează și optimizează abordări hibride de căutare care combină recuperarea semantică și bazată pe cuvinte cheie

• Evaluați și îmbunătățiți performanța sistemului RAG folosind metrici de relevanță și cadre de testare A/B

Implementarea fine-tuning-ului avansat și personalizarea modelului

• Proiectați și implementați metode avansate de ajustare fină

• Creează și gestionează date sintetice pentru ajustare fină

• Monitorizarea și optimizarea performanței modelului reglat fin

• Gestionează un model fin reglat de la dezvoltare până la implementarea în producție

Resurse de studiu

Vă recomandăm să vă instruiți și să beneficiați de experiență directă înainte de a trece la examen. Oferim opțiuni de auto-studiu și instruire în clasă, precum și linkuri către documentație, site-uri de comunitate și videoclipuri.

Resurse de studiu	Linkuri către învățare și documentație
Instruiți-vă	Alegeți dintre căile și modulele de învățare în ritm propriu sau urmați un curs condus de instructor
Găsiți documentația	Prezentare generală a inteligenței artificiale Documentație AI generativă Microsoft 365 Copilot documentație Microsoft 365 documentație
Adresați o întrebare	Microsoft Q& A | Microsoft Docs
Obțineți asistență pentru comunitate	Microsoft 365 Copilot hub comunitar Microsoft 365 hub comunitar
Urmăriți Microsoft Learn	Microsoft Learn - Comunitatea tehnică Microsoft
Găsirea unui videoclip	zona de pregătire a examenului Navigați în alte microsoft Learn arată