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Evaluate generative AI applications
Evaluate generative AI applications是Microsoft Learn的短课程(en,费用待核验)。前置条件:需要具备 Azure 订阅与门户使用经验,以及 Python 入门水平。
掌握评估生成式 AI 应用的概念与方法,能用 Azure AI Evaluation SDK 运行评测并生成合成数据集。
- 难度
- 入门
- 类型
- 课程 · 短课程
- 语言
- en
- 规模
- 2 个课节
- 内容费用
- 费用待核验
- 动手
- 需要动手环境
使用限制
需 Azure 订阅才能完成练习;浏览器开发需 GitHub 账号,本地开发需 Docker Desktop、VS Code 与 Dev Containers 扩展。
- 练习与作业
- Azure 订阅(页面提供按量付费或免费试用 30 天)GitHub 账号(浏览器开发方式)
第一次学这门课?先完成学前准备,把课程目录搭好。
每节课这样学
- 发提示词把下面的每课提示词发给 AI Agent,它会准备这一课的练习文件。
- 学官方课节打开对应课节学习,按提示从第一道练习做起;它不会替你写答案。
- 记进度学完让 AI Agent 在 progress.md 勾选,并把疑问整理到 questions.md。
继续学习「Evaluate generative AI applications」。课程目录是 evaluate-generative-ai-apps/(不知道完整路径就先问我)。 1. 读 progress.md,找到下一课;如果我指定了第几课,就准备那一课。 2. 打开这一课的官方页面和本地讲义,列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我,等我同意再安装或下载。 3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习:exercises/ 里给每道题建一个文件,写上题号和题目原文链接,不写答案;已有文件保留,样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制,不编造替代品。 4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单,并检查本课新增工具能否正常使用。 5. 告诉我:本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后,帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。 边界: - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。 - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。 - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
课节共 2 节 · 官方顺序
常见问题
免费吗?
费用待核验:节选仅有学习路径介绍与模块标题,未展示模块正文,也未说明是否免费。实践可能产生费用:练习需 Azure 订阅,页面提供“按量付费或免费试用 30 天”选项,可能产生费用。
需要什么基础?
需要具备 Azure 订阅与门户使用经验,以及 Python 入门水平。软件、账号与硬件:Azure 订阅(可免费创建);熟悉 Azure 与 Azure 门户;Python 初学者水平;浏览器开发需 GitHub 账号;本地开发需 Docker Desktop、VS Code 与 Dev Containers 扩展。
有中文吗?
本站记录的语言是en;是否有中文字幕或译本本站未核实,请以原站为准。
怎么开始?
从原始资源入口开始:https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/evaluate-generative-ai-apps/?WT.mc_id=api_CatalogApi。本页“学前准备”列出环境与工具,“学习指南”给出开课提示词,可以在自己的电脑上按步骤开始。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备:Azure 订阅(页面提供按量付费或免费试用 30 天)、GitHub 账号(浏览器开发方式)。
来源与使用须知
- 原始资源
- Microsoft Learn
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-29原站首次发布 2026-10-29
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
- 课程材料未标明许可:仅供个人学习,转载、修改或商用前请先联系原作者。
- 本站只提供原始链接和学习指南,不转载、不镜像课程材料;引用时请注明原作者与出处。