Testing Course Samples

သင်တန်းနမူနာများ စမ်းသပ်ခြင်း

သင်ခန်းစာစာအုပ်များနှင့် ကုဒ်နမူနာများကို Microsoft Foundry / Azure OpenAI စနစ်တစ်ခုနှင့် ထိတွေ့ပြေးဆွဲထားသည်ကို အတည်ပြုပါ။ Repo သည် scripts/validate-notebooks.ps1 တွင် runner တစ်ခု ပါရှိပြီး Python notebook အားလုံးကို headless ဖြင့် ပြေးဆွဲကာ PASS/FAIL ဇယားကို ပုံထုတ်ပေးသည်။

မည့်အချိန်တွင်အသုံးပြုမည်နည်း

• "ငါ့ Azure subscription နှင့် စာအုပ်များ / နမူနာအားလုံးကို အတည်ပြုမည်။"
• "ပက်ကေ့ဂျ်များ အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်း သို့မဟုတ် မော်ဒယ်များပြောင်းလဲခြင်းအပြီး သင်တန်းကို smoke-test လုပ်မည်။"
• "မည်သည့်သင်ခန်းစာများသည် ထိုစနစ်နှင့်တကြ PASSED / FAILED ဖြစ်နေသနည်း။"

AI Smoke Test GitHub Action (deployed hosted agents များအတွက် အတည်ပြုချက် — tests/README.md တွင် ကြည့်ပါ) အတွက် သုံးရန် မဟုတ်ပါ။ ကိုးကားသည့် skill သည် notebook များအား ဒေသခံတွင် ပြေးဆွဲသည်။

1. Python 3.12+ နှင့် သင်ခန်းစာ များ လိုအပ်ချက်များ: python -m pip install -r requirements.txt နှင့် executor: python -m pip install nbconvert ipykernel.
2. repo အခြေခံ .env ဖိုင် (.env.example မှ ကူးယူပါ) အနည်းဆုံး ပါဝင်ရန် -
   • AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT — Foundry project endpoint (https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>)
   • AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME — အတည်ပြုထားသေးသော deployment မဟုတ်သည့် deployment (ဥပမာ gpt-4.1-mini)
   • AZURE_OPENAI_ENDPOINT (https://<account>.openai.azure.com) နှင့် AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT သင်ခန်းစာများတွင် Azure OpenAI ကို တိုက်ရိုက် ခေါ်သုံးနိုင်ရန် (Lesson 06, 02-azure-openai, 14 handoff/human-loop)။
3. az login ပြီးဆုံးထားရန် — samples များသည် AzureCliCredential ဖြင့် သက်တမ်းတည် ဂရုထည့်ချက်ရသည် (Entra ID, keyless).
4. မော်ဒယ် deployment ရှိမရှိ အတည်ပြုရန်: az cognitiveservices account deployment list -g <rg> -n <account> -o table.

အတည်ပြုချက် ပြေးဆွဲခြင်း

# Python နိုတ်ဘွတ်များအားလုံး (.NET, .venv, site-packages, ဘာသာပြန်ချက်များ, ကျွမ်းကျင်မှုဆိုင်ရာပစ္စည်းများကို မထည့်ပါ)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1

# တစ်ခန်းစာတည်း၊ ဆဲလ်တစ်ခုချင်းစီအတွက် ပိုရှည်သော အချိန်ပြည့်သတ်မှတ်ချက်ဖြင့်
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600

# လည်ပတ်မည့်အရာကိုသာ စာရင်းပြုစုခြင်း (မလည်ပတ်ပါ)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -List

# ထူးခြားသတ်မှတ်ထားသော တိကျသော interpreter (PATH တွင် `python` မရှိပါက၊ ဥပမာ Windows Store alias)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Python "C:/path/to/python.exe"

script သည် ဗဟိုစာတမ်းဟောင်းများ၊ notebook လေ့လာထားသော log များနှင့် results.json ကို $env:TEMP\aiab-nbval တွင် ရေးထုတ်ပြီး အောင်မြင်မှု မရှိမှုအရေအတွက်နှင့်အတူ ထွက်ခွာသည်။

ရလဒ်၏ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ချက်

• PASS — notebook သည် အစမှအဆုံး error မရှိဘဲ ပြေးဆွဲနိုင်ခဲ့သည်။
• FAIL — ပထမဆုံး *Error / *Exception အကြောင်းအရာကို ပြသည်; ထည့်သွင်းပါသော ယူနစ် log_*.txt ကို output လမ်းကြောင်းတွင်ဖွင့်၍ အပြည့်အစုံ traceback ကို ကြည့်ရှုနိုင်သည်။
• တစ်ရက်အတွင်း notebook တစ်ခုချင်း ချို့ယွင်းမှုမှာ -Timeout (ယူနစ်အလိုက်) ဖြင့် ကန့်သတ်ထားပြီး လူလှည့်ဝင်မည့် ယူနစ်များသည် StdinNotImplementedError အဖြစ်ပေါ်လာပြီး ချုပ်သိမ်းခြင်း မဖြစ်ပါ။

အပိုလိုအပ်ချက်ရှိ သင်ခန်းစာများ (မပါဝင်လျှင် အောင်မြင်မှု မရှိဘူးထင်ရ)

ပြန်လည်အစီရင်ခံခြင်း

PASS/FAIL ဇယားအရ သင်ခန်းစာအလိုက် စုစည်း၍ တင်ပြပါ။ အမှန်တကယ် ပြဿနာရှိသော regression များ (ကုဒ်/configuration အမှားများ) နှင့် ပတ်ဝန်းကျင် အားနည်းချက်များ (Search/Foundry Local/PAT မရှိခြင်း) ကို ခွဲခြားပါ။ ပြဿနာရှိ notebook အပြည့်အစုံကို log_*.txt နောက်ခံ ဖိုင်ထံ မှတ်ချက်ပြုပါ။

ပြောကြားချက် ဤစာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု Co-op Translator အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကြိုးပမ်းနေသော်လည်း၊ စက်ကိရိယာဘာသာပြန်ခြင်းများတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းချက်များ ပါဝင်နိုင်ကြောင်း သတိပြုပါရန် လိုအပ်ပါသည်။ မူလစာတမ်းကို မူရင်းဘာသာဖြင့်သာ ယုံကြည်စိတ်ချရသော အချက်အလက်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်သည်။ အရေးကြီးသည့် သတင်းအချက်အလက်များအတွက် ပရော်ဖက်ရှင်နယ် လူသားဘာသာပြန်သူဝန်ဆောင်မှုကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော နားလည်မှုကွာခြားမှုများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်သော အသုံးပြုမှုများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ တာဝန်မခံပါ။