Hızlı Başlangıç: Barındırılan aracıyı iyileştirme (önizleme)

Important

Agent Optimizer şu anda önizleme sürümündedir. Bu önizleme, hizmet düzeyi sözleşmesi olmadan sağlanır ve üretim iş yükleri için önerilmez. Bazı özellikler desteklenmeyebilir veya kısıtlı özelliklere sahip olabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Microsoft Azure Önizlemeleri için Ek Kullanım Koşulları.

Bu hızlı başlangıçta optimizasyon CLI uzantısını yükleyecek, barındırılan bir ajanı dağıtacak, ajan optimize edicisini çalıştıracak ve kazanan adayı dağıtacaksınız.

Prerequisites

Aracı Zorunlu Purpose
azd CLI Evet Azure Geliştirici CLI Ajanınızı hazırlar, dağıtır ve yönetir.
Azure CLI Evet Azure kimlik doğrulaması (az login)

Azure aboneliğinizin aracı iyileştirici için izin verilenler listesinde olması gerekir. Erişim istemek için Microsoft temsilcinize başvurun.

CLI uzantısını yükleme

azd CLI için uzantının 0.1.40-preview veya sonraki bir azure.ai.agents sürümünü yükleyin:

azd ext install azure.ai.agents

Yüklü uzantı sürümünü doğrulayın:

azd ext list

Yüklü sürüm 0.1.40-preview'dan eskiyse uzantıyı yükseltin:

azd ext upgrade azure.ai.agents

İyileştirici komutunun kullanılabilir olduğunu doğrulayın:

azd ai agent optimize --help

Projeyi oluşturma

Aracı optimize edici örneğini kullanarak yeni bir proje oluşturun. Bir klasör oluşturun ve örnek bildirimle kullanın azd ai agent init :

mkdir my-agent && cd my-agent
azd ai agent init -m https://github.com/microsoft-foundry/foundry-samples/blob/main/samples/python/hosted-agents/bring-your-own/responses/optimization-customer-support/agent.manifest.yaml .

Etkileşimli akış, sizden Azure aboneliğinizi, bölgenizi ve model dağıtım ayarlarınızı girmenizi ister. Örneği indirir ve agent.yaml, .agent_configs/baseline/, değerlendirme veri kümesini ve kaynak sağlama için altyapı kodu dosyalarını oluşturur.

Tavsiye

Zaten mevcut bir ajan projeniz varsa bu adımı atlayın ve optimizasyon desteği eklemek için Ajanınızı optimize ediciye hazır hale getirme bölümüne bakın.

Zaten bir Foundry projeniz ve model dağıtımlarınız varsa, mevcut kaynakları hedeflemek için ekleyin -p <project-resource-id> :

azd ai agent init -m https://github.com/microsoft-foundry/foundry-samples/blob/main/samples/python/hosted-agents/bring-your-own/responses/optimization-customer-support/agent.manifest.yaml -p "/subscriptions/<sub>/resourceGroups/<rg>/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/<account>/projects/<project> ."

Authenticate

az login
azd auth login

Birden çok aboneliğiniz varsa, istediğiniz aboneliği seçin:

az account set --subscription "<subscription-name-or-id>"

Yapılandırma ve sağlama

Yeni Azure kaynakları oluşturmanız gerekip gerekmediğine veya zaten mevcut bir Dökümhane projeniz olmasına bağlı olarak aşağıdaki seçeneklerden birini belirleyin.

A Seçeneği: Yeni kaynaklar oluşturma

Azure kaynaklarını sağlayın. Bu adım yaklaşık iki dakika sürer:

azd provision

Bu adım şunu oluşturur:

  • Dökümhane hesabı ve projesi
  • Azure Konteyner Kaydı
  • Model dağıtımları (değerlendirme için gpt-4.1-mini, iyileştirme için gpt-5.4)

B Seçeneği: Mevcut bir Dökümhane projelerini kullanma

Modellerin dağıtılacağı bir Foundry projeniz zaten varsa ortamınızı yapılandırmak için kullanın agent init :

azd ai agent init --project-id "/subscriptions/<sub-id>/resourceGroups/<rg>/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/<account>/projects/<project>"

Tavsiye

Azure portalında proje kaynak kimliğinizi bulun → Foundry projeniz → Özellikler → Kaynak Kimliği.

Model dağıtım adınızı ayarlayın:

azd env set AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME "gpt-4.1-mini"

Aracıyı yerleştir

azd deploy

Bu komut kapsayıcı görüntüsünü oluşturur, Azure Container Registry iletir ve barındırılan aracıyı kaydeder. İşlem yaklaşık 1,5 dakika sürer. Çıktı, ajanla sohbet etmek için kullanabileceğiniz bir portal playground bağlantısı içerir.

Dağıtımı test edin:

azd ai agent invoke "What is 2+2?"

Özel veri kümesi ve değerlendirmeler oluşturma

Kendi senaryolarınızla anlamlı bir iyileştirme için ile eval generatebir veri kümesi oluşturun. .agent_configs/baseline/ içinde zaten bir temel yapılandırmanız varsa, şunu çalıştırın:

azd ai agent eval generate

Temel yapılandırmanız yoksa, CLI'nin aracınızın etki alanı için bir veri kümesi oluşturabilmesi için ekleyin --gen-instruction :

azd ai agent eval generate --gen-instruction "You are a helpful customer support agent."

komutu, aracınızın etki alanına ayarlanmış bir veri kümesi ve değerlendiriciler içeren bir eval.yaml oluşturur.

Ayrıntılar için bkz. Değerlendirme veri kümesi oluşturma.

İyileştirmeyi çalıştırma

Ardından oluşturulan yapılandırmayla iyileştirmeyi çalıştırın:

azd ai agent optimize

CLI, hangi dağıtılmış aracının optimize edileceğini belirlemek için geçerli azd ortamınızı ve yerel name dosyanızdaki agent.yaml alanını kullanır. Ayrıca, iyileştirmeyi çalıştırmak için oluşturulan eval.yaml dosyayı otomatik olarak algılar ve kullanır. Birden çok aracı veya yapılandırmanız varsa ya da farklı birini hedeflemek istiyorsanız, --agent ve --config bayraklarını kullanın:

azd ai agent optimize --agent <your-agent-name> --config <your-config-file>.yaml

Aracı hedefleme hakkında daha fazla bilgi için Hangi aracı optimize edilir bölümüne bakın. İyileştirici aşamaları ve model gereksinimleri için Aracı iyileştiricisine genel bakış bölümüne bakın.

Bu işlem birkaç dakika sürer. Gerçek zamanlı ilerleme durumunu görürsünüz:

Optimizing agent "customer-support-py"...
  Config: C:\Dev\my-agent\eval.yaml
  Baseline saved to .agent_configs\baseline\metadata.yaml
  Job ID: opt_162bd0f09....
  Status: pending
  Portal: <OPTIMIZATION-JOB-URL>

İşinizi Dökümhane portalında görüntülemek ve izlemek için CLI'da sağlanan URL'yi kullanın.

Değerlendirme modeli her yanıtı puanlar (tüm sohbet tamamlama modelleri çalışır). İyileştirme modeli geliştirilmiş adaylar oluşturur ve desteklenen listeden (gpt-5 ailesi veya DeepSeek) olmalıdır.

Kazananı dağıtıma al

en ★ iyi adayı gösterir. Önerilen iş akışı, iyileştirilmiş yapılandırmayı yerel olarak uygulamak ve ardından dağıtmaktır:

# Apply the winning candidate locally
azd ai agent optimize apply --candidate <candidate-id>

# Deploy with the optimized config
azd deploy

Bu, optimize edilmiş yapılandırmayı projenizdeki .agent_configs/<candidate_id>/ içine indirir. Bir sonraki dağıtımda aracınız geliştirilmiş yönergeleri ve araç açıklamalarını kullanır.

Alternatif olarak, hızlı test için doğrudan dağıtabilirsiniz:

azd ai agent optimize deploy --candidate <candidate-id>

Paketin azure-ai-agentserver-optimizationload_config() işlevi başlangıçta yeni yapılandırmayı otomatik olarak alır.

İyileştirmeyi doğrulamak için aracınızı yeniden çağırın:

azd ai agent invoke "What is your return policy?"

Puan iyileştirmesini onaylamak için değerlendirmeyi ayrı olarak da çalıştırabilirsiniz:

azd ai agent eval run

İzleme ve yönetme

Çalıştırmaları izlemek ve yönetmek için, iş kimliğini kullanın; bu kimlik opt_<hex> olarak biçimlendirilir ve iyileştirme çıktısında yazdırılır:

# Watch a running job
azd ai agent optimize status <job-id> --watch

# List all optimization runs
azd ai agent optimize list

# Cancel a running job
azd ai agent optimize cancel <job-id>

Kaynakları temizle

Denemeyi bitirdiğinizde, sağlanan kaynakları silin:

azd down --force --purge

Tavsiye

Neden --purge? Dökümhane hesapları varsayılan olarak geçici silme kullanır. --purge olmadan, kaynak adı 48 saat boyunca ayrılmış olarak kalır ve aynı adla yeniden sağlama işlemi başarısız olur.

Troubleshooting

Sorun Nedeni Düzelt
İyileştirme puanı beklenenden düşük, örneğin 0 veya 0.1 Değerlendirme çalıştırması çok sayıda hatalı satır içeriyor İyileştirme sonuçlarında Değerlendirme bağlantısını açın ve aracı yanıt oluşturma hataları veya değerlendirici hataları ile çok sayıda satırın başarısız olup olmadığını denetleyin. Temelde yatan hataları düzeltin, ardından optimizasyonu yeniden çalıştırın.
azd provision kota hatasıyla başarısız oluyor Abonelikte yeterli kapasite yok Farklı bir abonelik deneyin veya kota artışı isteyin

İlgili içerik

  • Last updated on