コースサンプルのテスト
レッスン用ノートブックおよびコードサンプルが実際の
Microsoft Foundry / Azure OpenAI 環境で動作するかを検証します。このリポジトリには
scripts/validate-notebooks.ps1 という
ランナーが付属しており、全てのPythonノートブックをヘッドレス実行し、
使用タイミング
- "すべてのノートブック/サンプルを自分のAzureサブスクリプションで検証したいとき。"
- "パッケージのアップグレードやモデル変更後にコースのスモークテストを行いたいとき。"
AI Smoke Test GitHub Action(デプロイ済みホストエージェントを検証するもの—tests/README.md参照)には使用しないでください。このスキルは
ノートブックをローカルで実行します。
前提条件(最初にチェック)
- Python 3.12+ とコース依存パッケージ:
python -m pip install -r requirements.txtおよび実行用:python -m pip install nbconvert ipykernel。 - リポジトリルートに
.env(.env.exampleからコピー)を用意し、少なくとも以下を設定:AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT— Foundryプロジェクトのエンドポイント (https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>)AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME— 廃止されていないデプロイメント名(例:gpt-5-mini)AZURE_OPENAI_ENDPOINT(https://<account>.openai.azure.com) とAZURE_OPENAI_DEPLOYMENTこれはAzure OpenAIを直接呼び出すレッスン用(Lesson 06、02-azure-openai、14 handoff/human-loop)。
az loginの完了 — サンプルはAzureCliCredentialで認証します(Entra ID、キーレス)。- モデルデプロイメントが存在するか確認:
az cognitiveservices account deployment list -g <rg> -n <account> -o table。
検証の実行方法
# すべてのPythonノートブック(.NET、.venv、site-packages、translations、スキルアセットはスキップ)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1
# 1つのレッスン、セルごとのタイムアウトが長い
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600
# 実行されるものをリスト表示するだけ(実行はしない)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -List
# 明示的なインタプリタ(`python`がPATHにない場合、例:Windowsストアのエイリアス)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Python "C:/path/to/python.exe"
スクリプトは実行済みのコピー、ノートブックごとのログ、results.jsonを
$env:TEMP\aiab-nbval に書き出し、失敗数を終了コードとして返します。
一時的な失敗(共有サブスクリプションのHTTP 429レート制限、たまに起こる
AzureCliCredential トークンの不具合、タイムアウト)は自動的に
リトライされます(-Retries(デフォルト2)および -RetryDelaySeconds バックオフ(デフォルト20秒))。モデルデプロイメントが頻繁に429を返す場合は、
サブスクリプションのGlobalStandard
TPMクォータ(az cognitiveservices usage list -l <region>)を確認してください。単一の
デプロイメントの容量増強は、サブスクリプション クォータが枯渇している場合は効果がありません。
結果の解釈
PASS— ノートブックはセルエラーなく最後まで実行されました。FAIL— 最初の*Error/*Exception行が表示されます。完全なトレースバックは、 出力ディレクトリ内の該当するlog_*.txtを開いて確認してください。- 単一ノートブックの失敗は
-Timeout(セルごと)により制限されます。つまり、 ハングしたヒューマンインザループセルはStdinNotImplementedErrorとして検出され、ハング状態にはなりません。
追加リソースが必要なレッスン(無ければ失敗が予想される)
| レッスン | 追加要件 |
|---|---|
| 05 Agentic RAG | Azure AI Search(AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT、キー)— インメモリのフォールバックパスあり |
| 11 MCP / GitHub | GitHub MCPサーバー + PAT |
| 13 memory (cognee) | cognee がモデルプロバイダーで設定されていること |
| 15 browser-use | Playwrightのブラウザがインストール済み(playwright install) + AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME |
| 17 local agent | Foundry Localランタイム + ダウンロード済みQwenモデル(デバイス内、クラウド不要) |
*-dotnet-* ノートブック |
.NET Interactiveカーネル(既定では除外;-IncludeDotnet 使用で含む) |
結果の報告
レッスン単位でまとめたPASS/FAILテーブルを作成します。実際のリグレッション
(修正すべきコード・設定のバグ)と環境不足(Search/Foundry Local/PATの未設定)を区別し、
本物の失敗ごとに該当する log_*.txt を記載してください。
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