Testing Course Samples

Testen der Kursbeispiele

Überprüfen Sie, ob die Lektion-Notebooks und Codebeispiele mit einer aktiven Microsoft Foundry / Azure OpenAI-Installation ausgeführt werden können. Das Repository enthält einen Runner unter scripts/validate-notebooks.ps1, der jedes Python-Notebook kopflos ausführt und eine PASS/FAIL-Matrix ausgibt.

Wann verwenden

• "Alle Notebooks / Beispiele gegen mein Azure-Abonnement validieren."
• "Smoke-Test des Kurses nach Paket-Upgrades oder Modelländerungen."
• "Welche Lektionen bestehen / scheitern live noch?"

Verwenden Sie dies nicht für die AI Smoke Test GitHub Action (die bereitgestellte gehostete Agenten validiert – siehe tests/README.md). Dieses Tool führt die Notebooks lokal aus.

Voraussetzungen (zuerst prüfen)

1. Python 3.12+ mit Kursabhängigkeiten: python -m pip install -r requirements.txt plus den Executor: python -m pip install nbconvert ipykernel.
2. .env im Repo-Stammverzeichnis (kopieren von .env.example) mit mindestens:
   • AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT — Foundry-Projekt-Endpunkt (https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>)
   • AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME — eine nicht veraltete Bereitstellung (z.B. gpt-5-mini)
   • AZURE_OPENAI_ENDPOINT (https://<account>.openai.azure.com) und AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT für Lektionen, die Azure OpenAI direkt verwenden (Lektion 06, 02-azure-openai, 14 handoff/human-loop).
3. az login abgeschlossen — Beispiele authentifizieren sich mit AzureCliCredential (Entra ID, schlüssellos).
4. Verifizieren Sie, dass die Modell-Bereitstellung existiert: az cognitiveservices account deployment list -g <rg> -n <account> -o table.

Ausführen der Validierung

# Alle Python-Notebooks (überspringt .NET, .venv, site-packages, Übersetzungen, Skill-Assets)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1

# Eine einzelne Lektion, mit einer längeren Zeitüberschreitung pro Zelle
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600

# Nur auflisten, was ausgeführt würde (keine Ausführung)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -List

# Expliziter Interpreter (wenn `python` nicht im PATH ist, z.B. Windows Store Alias)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Python "C:/path/to/python.exe"

Das Skript schreibt ausgeführte Kopien, Pro-Notebook-Protokolle und results.json nach $env:TEMP\aiab-nbval und beendet sich mit der Anzahl der Fehler.

Vorübergehende Fehler (geteilte Abonnement-HTTP 429 Rate Limits, ein gelegentlicher AzureCliCredential Token-Fehler oder ein Timeout) werden automatisch erneut versucht (-Retries, Standard 2, mit -RetryDelaySeconds Verzögerung, Standard 20). Wenn eine Modell-Bereitstellung regelmäßig 429-Fehler verursacht, prüfen Sie die GlobalStandard TPM-Quote des Abonnements (az cognitiveservices usage list -l <region>) — die Erhöhung der Kapazität einer einzelnen Bereitstellung hilft nicht, wenn die Abonnement-Quote erschöpft ist.

Ergebnisse interpretieren

• PASS — das Notebook lief durchgängig ohne Zellfehler.
• FAIL — die erste *Error / *Exception Zeile wird angezeigt; öffnen Sie die zugehörige log_*.txt im Ausgabeverzeichnis für den vollständigen Traceback.
• Ein einzelnes Notebook-Fehlschlagen ist durch -Timeout (pro Zelle) begrenzt, sodass eine hängende human-in-the-loop Zelle als StdinNotImplementedError statt hängend angezeigt wird.

Lektionen, die zusätzliche Ressourcen benötigen (erwarten das Scheitern ohne diese)

Rückmeldung

Fassen Sie die Ergebnisse als PASS/FAIL-Tabelle nach Lektionen zusammen. Trennen Sie echte Regressionen (Code-/Konfigurationsfehler, die zu beheben sind) von Umgebungsproblemen (fehlende Search/Foundry Local/PAT), und verweisen Sie bei jedem echten Fehler auf die fehlerhaften log_*.txt.

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