Testing Course Samples

Menguji Contoh Kursus

Validasi bahwa buku catatan pelajaran dan contoh kode berjalan terhadap pengaturan Microsoft Foundry / Azure OpenAI yang aktif. Repo menyediakan sebuah runner di scripts/validate-notebooks.ps1 yang menjalankan setiap notebook Python tanpa antarmuka dan mencetak matriks PASS/FAIL.

Kapan digunakan

• "Validasi semua notebook / contoh terhadap langganan Azure saya."
• "Uji cepat kursus setelah memperbarui paket atau mengubah model."
• "Pelajaran mana yang masih lulus / gagal secara langsung?"

Jangan gunakan ini untuk AI Smoke Test GitHub Action (yang memvalidasi agen yang dideploy yang dihosting — lihat tests/README.md). Skill ini menjalankan notebook secara lokal.

Prasyarat (periksa dulu)

1. Python 3.12+ dengan dependensi kursus: python -m pip install -r requirements.txt plus executor: python -m pip install nbconvert ipykernel.
2. .env di root repo (salin dari .env.example) dengan minimal:
   • AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT — endpoint proyek Foundry (https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>)
   • AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME — sebuah deployment yang tidak usang (mis. gpt-5-mini)
   • AZURE_OPENAI_ENDPOINT (https://<account>.openai.azure.com) dan AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT untuk pelajaran yang memanggil Azure OpenAI langsung (Pelajaran 06, 02-azure-openai, 14 handoff/human-loop).
3. az login sudah selesai — contoh otentikasi dengan AzureCliCredential (Entra ID, tanpa kunci).
4. Verifikasi deployment model ada: az cognitiveservices account deployment list -g <rg> -n <account> -o table.

Menjalankan validasi

# Semua notebook Python (melewati .NET, .venv, site-packages, terjemahan, aset keterampilan)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1

# Sebuah pelajaran tunggal, dengan batas waktu per-sel yang lebih lama
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600

# Hanya daftarkan apa yang akan dijalankan (tanpa eksekusi)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -List

# Interpreter eksplisit (jika `python` tidak ada di PATH, misalnya alias Windows Store)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Python "C:/path/to/python.exe"

Skrip menulis salinan yang dijalankan, log per-notebook, dan results.json ke $env:TEMP\aiab-nbval dan keluar dengan jumlah kegagalan.

Kegagalan sementara (batas laju HTTP 429 langganan bersama, gangguan sesekali token AzureCliCredential, atau timeout) akan dicoba ulang secara otomatis (-Retries, default 2, dengan penundaan -RetryDelaySeconds, default 20). Jika deployment model sering mendapatkan 429, periksa kuota GlobalStandard TPM langganan (az cognitiveservices usage list -l <region>) — menaikkan kapasitas satu deployment saja tidak membantu bila kuota langganan habis.

Menafsirkan hasil

• PASS — notebook berjalan dari awal sampai akhir tanpa error pada sel.
• FAIL — baris *Error / *Exception pertama ditampilkan; buka log_*.txt yang sesuai di direktori output untuk traceback lengkap.
• Kegagalan satu notebook dibatasi oleh -Timeout (per sel), jadi sel human-in-the-loop yang macet muncul sebagai StdinNotImplementedError daripada menggantung.

Pelajaran yang membutuhkan sumber daya tambahan (diperkirakan gagal tanpa itu)

Melaporkan kembali

Ringkas sebagai tabel PASS/FAIL dikelompokkan berdasarkan pelajaran. Pisahkan regresi nyata (bug kode/konfigurasi yang harus diperbaiki) dari kekurangan lingkungan (Search/Foundry Local/PAT yang hilang), dan cantumkan log_*.txt yang gagal untuk setiap kegagalan nyata.

Penafian: Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan AI Co-op Translator. Meskipun kami berupaya untuk mencapai akurasi, harap diketahui bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang sah. Untuk informasi penting, disarankan menggunakan terjemahan profesional oleh manusia. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang keliru yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.