Guida rapida: flusso di lavoro del servizio di valutazione dell'IA generativa

Questa pagina mostra come eseguire una valutazione basata su modello con il servizio di valutazione dell'IA generativa utilizzando l'SDK Vertex AI per Python.

Prima di iniziare

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  2. Installa l'SDK Vertex AI per Python con la dipendenza dal servizio di valutazione dell'IA generativa:

    !pip install google-cloud-aiplatform[evaluation]

  3. Configura le tue credenziali. Se esegui questa guida rapida in Colaboratory, esegui quanto segue:

    from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

    Per altri ambienti, consulta Eseguire l'autenticazione in Vertex AI.

Importare librerie

Importa le librerie e configura il progetto e la località.

import pandas as pd

import vertexai
from vertexai.evaluation import EvalTask, PointwiseMetric, PointwiseMetricPromptTemplate

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
LOCATION = "LOCATION"
EXPERIMENT_NAME = "EXPERIMENT_NAME"

vertexai.init(
    project=PROJECT_ID,
    location=LOCATION,
)

Tieni presente che EXPERIMENT_NAME può contenere solo caratteri alfanumerici minuscoli e trattini, fino a un massimo di 127 caratteri.

Configura le metriche di valutazione in base ai tuoi criteri

La seguente definizione di metrica valuta la qualità del testo generato da un modello linguistico di grandi dimensioni in base a due criteri: Fluency e Entertaining. Il codice definisce una metrica denominata custom_text_quality utilizzando questi due criteri:

custom_text_quality = PointwiseMetric(
    metric="custom_text_quality",
    metric_prompt_template=PointwiseMetricPromptTemplate(
        criteria={
            "fluency": (
                "Sentences flow smoothly and are easy to read, avoiding awkward"
                " phrasing or run-on sentences. Ideas and sentences connect"
                " logically, using transitions effectively where needed."
            ),
            "entertaining": (
                "Short, amusing text that incorporates emojis, exclamations and"
                " questions to convey quick and spontaneous communication and"
                " diversion."
            ),
        },
        rating_rubric={
            "1": "The response performs well on both criteria.",
            "0": "The response is somewhat aligned with both criteria",
            "-1": "The response falls short on both criteria",
        },
    ),
)

Prepara il set di dati

Aggiungi il seguente codice per preparare il set di dati:

responses = [
    # An example of good custom_text_quality
    "Life is a rollercoaster, full of ups and downs, but it's the thrill that keeps us coming back for more!",
    # An example of medium custom_text_quality
    "The weather is nice today, not too hot, not too cold.",
    # An example of poor custom_text_quality
    "The weather is, you know, whatever.",
]

eval_dataset = pd.DataFrame({
    "response" : responses,
})

Esegui la valutazione con il set di dati

Esegui la valutazione:

eval_task = EvalTask(
    dataset=eval_dataset,
    metrics=[custom_text_quality],
    experiment=EXPERIMENT_NAME
)

pointwise_result = eval_task.evaluate()

Visualizza i risultati della valutazione per ogni risposta nel metrics_table DataFrame Pandas:

pointwise_result.metrics_table

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questa pagina, segui questi passaggi.

Elimina il ExperimentRun creato dalla valutazione:

vertexai.ExperimentRun(
    run_name=pointwise_result.metadata["experiment_run"],
    experiment=pointwise_result.metadata["experiment"],
).delete()

Passaggi successivi