Agent Evaluation on Databricks - Spanish
Este curso enseña a los estudiantes a evaluar de forma sistemática agentes de IA utilizando el marco de evaluación de MLflow, abordando los desafíos particulares de los sistemas de IA no deterministas que las pruebas de software tradicionales no pueden manejar. Los estudiantes aprenden a implementar diversos enfoques de evaluación, incluidos jueces incorporados para criterios comunes como la corrección y la seguridad, jueces de directrices para requisitos específicos del negocio y jueces personalizados para necesidades especializadas. El curso abarca tanto la evaluación offline mediante datasets curados como el monitoreo online en producción, con experiencia práctica utilizando las capacidades de tracing de MLflow para comprender los patrones de ejecución de los agentes y recopilar comentarios humanos de distintos tipos de partes interesadas. A través de demostraciones prácticas y laboratorios, los estudiantes desarrollan habilidades para crear flujos de trabajo de evaluación que impulsan mejoras continuas de calidad a lo largo de todo el ciclo de vida del desarrollo de agentes de IA.
Nota: Databricks Academy está migrando a un formato basado en notebooks para las sesiones en el aula dentro del entorno de Databricks, y deja de utilizar diapositivas para las clases. Puede acceder a los notebooks de las clases en el entorno de laboratorio de Vocareum.
• Experiencia intermedia en programación con Python
• Conocimientos básicos de SQL para consultar y crear funciones
• Familiaridad con la Plataforma de Inteligencia de Datos de Databricks
• Comprensión de los conceptos de Unity Catalog, incluidos catálogos y esquemas
• Comprensión básica de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y la ingeniería de prompts
• Conocimientos básicos de MLflow
Outline
Fundamentos de la evaluación de agentes de IA
• El desafío de evaluar agentes de IA
• Demo: configuración del agente
• El framework de evaluación de MLflow
Fundamentos de la evaluación de agentes de IA
• Jueces integrados
• Demo: uso de los jueces integrados de MLflow
• Jueces basados en directrices
• Demo: jueces basados en directrices con MLflow
• Jueces personalizados y retroalimentación
• Demo: jueces personalizados con MLflow
• Lab: aplicación de la evaluación de agentes
Jueces personalizados y retroalimentación humana
• Estrategias de evaluación sin conexión y en línea
• Lab: retroalimentación de desarrolladores y SME con MLflow
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