gabrielmoreira Probando las muestras del curso
Valide que los cuadernos de lecciones y los ejemplos de código se ejecuten contra una configuración en vivo de
Microsoft Foundry / Azure OpenAI. El repositorio incluye un ejecutor en
scripts/validate-notebooks.ps1 que
ejecuta cada cuaderno de Python sin cabeza y muestra una matriz de APROBADO/FALLADO.
Cuándo usarlo
- "Validar todos los cuadernos / muestras con mi suscripción de Azure."
- "Prueba rápida del curso después de actualizar paquetes o cambiar modelos."
- "¿Qué lecciones aún pasan / fallan en vivo?"
No utilice esto para la Acción GitHub de Prueba Rápida de IA (que valida desplegados
agentes alojados — vea tests/README.md). Esta habilidad
ejecuta los cuadernos localmente.
Prerrequisitos (verificar primero)
- Python 3.12+ con las dependencias del curso:
python -m pip install -r requirements.txtademás del ejecutor:python -m pip install nbconvert ipykernel. .enven la raíz del repositorio (copiar desde.env.example) con al menos:AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT— endpoint del proyecto Foundry (https://<cuenta>.services.ai.azure.com/api/projects/<proyecto>)AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME— un despliegue no obsoleto (por ejemplogpt-5-mini)AZURE_OPENAI_ENDPOINT(https://<cuenta>.openai.azure.com) yAZURE_OPENAI_DEPLOYMENTpara lecciones que llaman a Azure OpenAI directamente (Lección 06, 02-azure-openai, 14 handoff/human-loop).
az logincompletado — las muestras se autentican conAzureCliCredential(Entra ID, sin claves).- Verifique que el despliegue del modelo exista:
az cognitiveservices account deployment list -g <rg> -n <cuenta> -o table.
Ejecución de la validación
# Todos los notebooks de Python (excluye .NET, .venv, site-packages, traducciones, recursos de habilidades)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1
# Una sola lección, con un tiempo de espera más largo por celda
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600
# Solo listar lo que se ejecutaría (sin ejecución)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -List
# Intérprete explícito (si `python` no está en PATH, por ejemplo alias de la Tienda de Windows)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Python "C:/path/to/python.exe"
El script escribe copias ejecutadas, registros por cuaderno y results.json en
$env:TEMP\aiab-nbval y termina con el número de fallos.
Fallos transitorios (límites de tasa HTTP 429 de suscripción compartida, un tropiezo ocasional de
token AzureCliCredential, o un tiempo de espera) se reintentan automáticamente
(-Retries, 2 por defecto, con retardo -RetryDelaySeconds, 20 por defecto). Si un
despliegue de modelo genera 429 regularmente, revise la cuota TPM GlobalStandard
de la suscripción (az cognitiveservices usage list -l <región>) — aumentar la capacidad de un solo
despliegue no ayuda cuando la cuota de suscripción está agotada.
Interpretación de resultados
PASS— el cuaderno se ejecutó de principio a fin sin errores en celdas.FAIL— se muestra la primera línea de*Error/*Exception; abra ellog_*.txtcorrespondiente en el directorio de salida para ver el rastro completo.- El fallo de un único cuaderno está limitado por
-Timeout(por celda), por lo que una celda de interacción humana colgada aparece comoStdinNotImplementedErroren lugar de quedarse colgada.
Lecciones que necesitan recursos extra (se espera que fallen sin ellos)
| Lección | Requisito extra |
|---|---|
| 05 Agentic RAG | Azure AI Search (AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT, clave) — tiene una ruta de reserva en memoria |
| 11 MCP / GitHub | Servidor MCP de GitHub + PAT |
| 13 memoria (cognee) | cognee configurado con un proveedor de modelo |
| 15 uso de navegador | Navegadores Playwright instalados (playwright install) + AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME |
| 17 agente local | Runtime Local de Foundry + modelo Qwen descargado (en dispositivo, sin nube) |
cuadernos *-dotnet-* |
Kernel interactivo .NET (excluido por defecto; use -IncludeDotnet) |
Informar resultados
Resuma en una tabla de APROBADO/FALLADO agrupada por lección. Separe las regresiones genuinas
(errores de código/configuración a corregir) de las brechas del entorno (Search/Foundry Local/PAT faltantes),
y cite los log_*.txt con fallos para cada fallo real.
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