| name | testing-course-samples |
| description | Použite, keď sa vyžaduje overenie, testovanie, rýchle testovanie alebo spustenie poznámkového bloku kurzu a ukážok kódu proti živej konfigurácii Microsoft Foundry / Azure OpenAI. Pokrýva nastavenie prostredia (.env, az login, balíky), skript runner scripts/validate-notebooks.ps1, interpretáciu výsledkov PASS/FAIL a ktoré lekcie potrebujú ďalšie zdroje (Azure AI Search, GitHub MCP, Foundry Local, Playwright). |
Testovanie ukážok kurzu
Overte, či sa poznámkové bloky lekcií a príklady kódu spúšťajú proti live
nastaveniu Microsoft Foundry / Azure OpenAI. Repo obsahuje spúšťač v
scripts/validate-notebooks.ps1, ktorý
spustí každý Python notebook bez zobrazenia GUI a vytlačí maticu PASS/FAIL.
Kedy použiť
- "Overiť všetky poznámkové bloky / ukážky proti mojej Azure predplatnému."
- "Rýchlotest kurzu po aktualizácii balíkov alebo zmene modelov."
- "Ktoré lekcie stále prechádzajú / zlyhávajú v live režime?"
Nepoužívajte to pre AI Smoke Test GitHub Action (ktorý overuje nasadených
hostovaných agentov — pozri tests/README.md). Tento skript
spúšťa notebooky lokálne.
Predpoklady (skontrolujte najskôr)
- Python 3.12+ s dependencies kurzu:
python -m pip install -r requirements.txt
plus spúšťač: python -m pip install nbconvert ipykernel.
.env v koreňovom adresári repozitára (skopírovať z .env.example) minimálne s:
AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT — endpoint projektu Foundry
(https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>)AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME — neodporúčaný deployment (napr. gpt-5-mini)AZURE_OPENAI_ENDPOINT (https://<account>.openai.azure.com) a AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT
pre lekcie, ktoré volajú priamo Azure OpenAI (Lekcia 06, 02-azure-openai, 14 handoff/human-loop).
- Dokončený príkaz
az login — príklady sa autentifikujú pomocou AzureCliCredential (Entra ID, bez kľúča).
- Overiť, že deployment modelu existuje:
az cognitiveservices account deployment list -g <rg> -n <account> -o table.
Spustenie validácie
# Všetky Python notebooky (vynecháva .NET, .venv, site-packages, preklady, skill assets)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1
# Jedna lekcia, s dlhším časovým limitom na bunku
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600
# Len zoznam, čo by sa spustilo (bez vykonania)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -List
# Explicitný interpret (ak `python` nie je v PATH, napr. alias Windows Store)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Python "C:/path/to/python.exe"
Skript zapisuje spustené kópie, logy ku každému notebooku a results.json do
$env:TEMP\aiab-nbval a končí s počtom zlyhaní.
Prechodné chyby (HTTP 429 obmedzenia zdieľanej predplatenej služby, občasný
problém s tokenom AzureCliCredential alebo timeout) sa automaticky opakujú
(-Retries, predvolené 2, s -RetryDelaySeconds oneskorením, predvolené 20). Ak je
deployment modelu pravidelne blokovaný 429 odpoveďami, skontrolujte globálnu kvótu
TPM pre predplatné GlobalStandard (az cognitiveservices usage list -l <region>) — zvýšenie kapacity
jedného deploymentu nepomôže, ak je kvóta predplatného vyčerpaná.
Interpretácia výsledkov
PASS — notebook prebehol celý bez chyby bunky.FAIL — ukáže sa prvá línia *Error / *Exception; otvorte zodpovedajúci
súbor log_*.txt v výstupnom adresári pre celý traceback.- Zlyhanie jednotlivého notebooku sa obmedzuje parametrom
-Timeout (pre bunku), takže zaseknutá
bunka s požiadavkou na človeka je nahlásená ako StdinNotImplementedError namiesto zaseknutia.
Lekcie vyžadujúce extra zdroje (očakáva sa zlyhanie bez nich)
| Lekcia | Dodatočná požiadavka |
|---|
| 05 Agentic RAG | Azure AI Search (AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT, kľúč) — má záložnú cestu v pamäti |
| 11 MCP / GitHub | GitHub MCP server + PAT |
| 13 memory (cognee) | cognee nakonfigurovaný s poskytovateľom modelu |
| 15 browser-use | Nainštalované prehliadače Playwright (playwright install) + AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME |
| 17 local agent | Foundry Local runtime + stiahnutý model Qwen (na zariadení, bez cloudu) |
*-dotnet-* notebooky | Kernely .NET Interactive (štandardne vylúčené; použite -IncludeDotnet) |
Správa späť
Zhrňte do tabuľky PASS/FAIL zoskupenej podľa lekcie. Oddeľte skutočné regresie
(chyby/konfigurácie na opravu) od nedostatkov prostredia (chýbajúci Search/Foundry Local/PAT),
a pre každé skutočné zlyhanie uveďte zodpovedajúci súbor log_*.txt.
Vyhlásenie o zodpovednosti:
Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby Co-op Translator. Hoci sa snažíme o presnosť, vezmite prosím na vedomie, že automatické preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho natívnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za žiadne nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.
