Testing Course Samples

Testa kursproverna

Validera att lektionernas anteckningsböcker och kodexempel körs mot en live Microsoft Foundry / Azure OpenAI-miljö. Repositoriet levererar en körbar fil på scripts/validate-notebooks.ps1 som exekverar varje Python-anteckningsbok headlessly och skriver ut en PASS/FAIL-matris.

När man ska använda

• "Validera alla anteckningsböcker / exempel mot mitt Azure-abonnemang."
• "Snabbtesta kursen efter uppgradering av paket eller modelländringar."
• "Vilka lektioner klarar sig fortfarande / misslyckas live?"

Använd inte detta för AI Smoke Test GitHub Action (som validerar utplacerade hostade agenter — se tests/README.md). Denna förmåga kör anteckningsböckerna lokalt.

Förutsättningar (kontrollera först)

1. Python 3.12+ med kursberoenden: python -m pip install -r requirements.txt plus exekveraren: python -m pip install nbconvert ipykernel.
2. .env i repo-roten (kopiera från .env.example) med minst:
   • AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT — Foundry-projektendpoint (https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>)
   • AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME — en icke-deprecierad distribution (t.ex. gpt-5-mini)
   • AZURE_OPENAI_ENDPOINT (https://<account>.openai.azure.com) och AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT för lektioner som anropar Azure OpenAI direkt (Lektion 06, 02-azure-openai, 14 handoff/human-loop).
3. az login genomfört — prover autentiserar med AzureCliCredential (Entra ID, nyckellöst).
4. Verifiera att modelldistributionen finns: az cognitiveservices account deployment list -g <rg> -n <account> -o table.

Köra valideringen

# Alla Python-notebookar (hoppar över .NET, .venv, site-packages, översättningar, kompetensresurser)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1

# En enskild lektion, med längre tidsgräns per cell
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600

# Lista bara vad som skulle köras (ingen exekvering)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -List

# Explicit tolk (om `python` inte finns i PATH, t.ex. Windows Store-alias)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Python "C:/path/to/python.exe"

Skriptet skriver körda kopior, per-anteckningsboksloggar och results.json till $env:TEMP\aiab-nbval och avslutar med antalet fel.

Övergående fel (delade-prenumerations HTTP 429 hastighetsbegränsningar, ett tillfälligt AzureCliCredential tokenhaveri eller en timeout) försöks automatiskt igen (-Retries, standard 2, med -RetryDelaySeconds paus, standard 20). Om en modelldistribution regelbundet ger 429, kontrollera prenumerationens GlobalStandard TPM-kvot (az cognitiveservices usage list -l <region>) — att öka kapaciteten hos en enda distribution hjälper inte när prenumerationskvooten är uttömd.

Tolka resultaten

• PASS — anteckningsboken kördes från början till slut utan cellfel.
• FAIL — den första *Error / *Exception-raden visas; öppna motsvarande log_*.txt i utdatamappen för fullständigt felsökningsspår.
• Ett enskilt anteckningsboksfel är begränsat av -Timeout (per cell), så en fastnad human-in-the-loop cell visas som StdinNotImplementedError istället för att frysa.

Lektioner som kräver extra resurser (förväntas misslyckas utan dem)

Rapportera tillbaka

Sammanfatta som en PASS/FAIL-tabell grupperad efter lektion. Separera verkliga regressioner (kod-/konfigurationsbuggar att åtgärda) från miljöbrister (saknad Search/Foundry Local/PAT), och ange den felande log_*.txt för varje verkligt fel.

Ansvarsfriskrivning: Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten Co-op Translator. Även om vi strävar efter noggrannhet, var vänlig notera att automatiska översättningar kan innehålla fel eller brister. Det ursprungliga dokumentet på dess modersmål bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för några missförstånd eller feltolkningar som uppstår till följd av användningen av denna översättning.