Testing Course Samples

Test dei Campioni del Corso

Verifica che i notebook delle lezioni e i campioni di codice funzionino con una configurazione live Microsoft Foundry / Azure OpenAI. Il repo include un runner in scripts/validate-notebooks.ps1 che esegue ogni notebook Python senza interfaccia grafica e stampa una matrice PASS/FAIL.

Quando usare

• "Verificare tutti i notebook / campioni contro il mio abbonamento Azure."
• "Testare rapidamente il corso dopo l'aggiornamento dei pacchetti o la modifica dei modelli."
• "Quali lezioni passano/fallisco ancora live?"

Non usare questo per l'Azione GitHub AI Smoke Test (che verifica gli agenti distribuiti — vedi tests/README.md). Questa skill esegue i notebook localmente.

Prerequisiti (controllare prima)

1. Python 3.12+ con dipendenze del corso: python -m pip install -r requirements.txt più l'esecutore: python -m pip install nbconvert ipykernel.
2. .env nella root del repo (copia da .env.example) con almeno:
   • AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT — endpoint progetto Foundry (https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>)
   • AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME — un deployment non deprecato (es. gpt-5-mini)
   • AZURE_OPENAI_ENDPOINT (https://<account>.openai.azure.com) e AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT per lezioni che chiamano direttamente Azure OpenAI (Lezione 06, 02-azure-openai, 14 handoff/human-loop).
3. az login completato — i campioni si autenticano con AzureCliCredential (Entra ID, senza chiavi).
4. Verificare che il deployment del modello esista: az cognitiveservices account deployment list -g <rg> -n <account> -o table.

Come eseguire la validazione

# Tutti i notebook Python (esclude .NET, .venv, site-packages, traduzioni, risorse delle skill)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1

# Una singola lezione, con un timeout per cella più lungo
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600

# Elenca solamente ciò che verrebbe eseguito (nessuna esecuzione)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -List

# Interprete esplicito (se `python` non è nel PATH, es. alias del Windows Store)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Python "C:/path/to/python.exe"

Lo script scrive copie eseguite, log per notebook e results.json in $env:TEMP\aiab-nbval e termina con il numero di fallimenti.

Fallimenti transitori (limiti di velocità HTTP 429 su abbonamenti condivisi, un’occasionale problema di token AzureCliCredential o timeout) vengono riprovati automaticamente (-Retries, default 2, con backoff -RetryDelaySeconds, default 20). Se un deployment del modello riceve regolarmente 429, controllare la quota TPM GlobalStandard dell’abbonamento (az cognitiveservices usage list -l <regione>) — aumentare la capacità di un singolo deployment non aiuta quando la quota dell’abbonamento è esaurita.

Interpretazione dei risultati

• PASS — il notebook è stato eseguito dall’inizio alla fine senza errori nelle celle.
• FAIL — viene mostrata la prima riga *Error / *Exception; aprire il corrispondente log_*.txt nella cartella output per il traceback completo.
• Il fallimento di un singolo notebook è limitato da -Timeout (per cella), così una cella human-in-the-loop bloccata appare come StdinNotImplementedError invece di bloccarsi.

Lezioni che necessitano di risorse aggiuntive (ci si aspetta un fallimento senza di esse)

Segnalazione

Riassumere come tabella PASS/FAIL raggruppata per lezione. Separare regressioni reali (bug di codice/configurazione da correggere) da lacune ambientali (mancanza di Search/Foundry Local/PAT), e citare i log_*.txt che falliscono per ogni errore reale.

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