thedixitjain 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)
- Python 3.12+ mit Kursabhängigkeiten:
python -m pip install -r requirements.txtplus den Executor:python -m pip install nbconvert ipykernel. .envim 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) undAZURE_OPENAI_DEPLOYMENTfür Lektionen, die Azure OpenAI direkt verwenden (Lektion 06, 02-azure-openai, 14 handoff/human-loop).
az loginabgeschlossen — Beispiele authentifizieren sich mitAzureCliCredential(Entra ID, schlüssellos).- 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/*ExceptionZeile wird angezeigt; öffnen Sie die zugehörigelog_*.txtim Ausgabeverzeichnis für den vollständigen Traceback.- Ein einzelnes Notebook-Fehlschlagen ist durch
-Timeout(pro Zelle) begrenzt, sodass eine hängende human-in-the-loop Zelle alsStdinNotImplementedErrorstatt hängend angezeigt wird.
Lektionen, die zusätzliche Ressourcen benötigen (erwarten das Scheitern ohne diese)
| Lektion | Zusätzliche Anforderung |
|---|---|
| 05 Agentic RAG | Azure AI Search (AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT, Schlüssel) — hat einen In-Memory-Fallback |
| 11 MCP / GitHub | GitHub MCP Server + PAT |
| 13 memory (cognee) | cognee konfiguriert mit einem Modellanbieter |
| 15 browser-use | Playwright-Browser installiert (playwright install) + AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME |
| 17 local agent | Foundry Local Runtime + ein heruntergeladenes Qwen-Modell (lokal, kein Cloud) |
*-dotnet-* Notebooks |
.NET Interactive Kernel (standardmäßig ausgeschlossen; verwenden Sie -IncludeDotnet) |
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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Source: microsoft/ai-agents-for-beginners → translations/de/.agents/skills/testing-course-samples/SKILL.md