Agent Evaluation on Databricks - Korean
이 과정에서는 전통적인 소프트웨어 테스트로는 처리할 수 없는 비결정론적 AI 시스템의 고유한 과제를 해결하기 위해, MLflow의 평가 프레임워크를 사용하여 AI Agents를 체계적으로 평가하는 방법을 학습합니다. 학생들은 정확성 및 안전성과 같은 일반적인 기준을 위한 기본 내장 판정자, 비즈니스별 요구 사항을 위한 가이드라인 판정자, 특수한 요구 사항을 위한 커스텀 판정자 등 다양한 평가 방식을 구현하는 방법을 학습합니다. 이 과정에서는 큐레이션된 데이터셋을 사용한 오프라인 평가와 온라인 생산 모니터링을 모두 다루며, MLflow의 추적 기능을 활용하여 에이전트 실행 패턴을 이해하고 다양한 이해관계자 유형으로부터 사람의 피드백을 수집하는 실습 경험을 제공합니다. 실습 시연과 실험을 통해 학생들은 AI Agent 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 지속적인 품질 향상을 이끄는 평가 Workflows를 구축하는 역량을 개발합니다.
참고: SCORM 강의 파일을 이용할 때는 콘텐츠를 모두 학습한 후 SCORM 창을 닫으시기 바랍니다. ‘다음 강의’ 버튼을 클릭하지 마십시오. 클릭할 경우 SCORM 모듈이 완료로 표시되지 않을 수 있습니다.
이 과정에서는 다음과 같은 기술/지식/능력을 가진 참가자들을 위해 내용이 개발되었습니다:
• 중급 Python 프로그래밍 경험
• 쿼리 작성 및 함수 생성을 위한 기본 SQL 지식
• Databricks Data Intelligence Platform에 대한 이해
• 카탈로그 및 스키마를 포함한 Unity Catalog 개념에 대한 이해
• 대규모 언어 모델(LLMs) 및 프롬프트 엔지니어링에 대한 기본적인 이해
• MLflow에 대한 기본 지식
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