在Azure AI Foundry中评估生成式AI模型性能的技术指南

前言

在现代AI应用开发中，评估生成式AI模型的性能至关重要。本文将详细介绍如何在Azure AI Foundry环境中对GPT-4系列模型进行系统性的性能评估，包括手动评估和自动化评估两种方法。

环境准备

创建AI Hub资源

1. 访问Azure AI Foundry门户并使用Azure凭证登录
2. 在管理中心创建新的AI Hub资源
3. 配置项目时需注意：
   • 选择适当的订阅和资源组
   • 推荐使用以下区域之一：
     • 美国东部2
     • 法国中部
     • 英国南部
     • 瑞典中部

技术提示：如果遇到配额限制问题，可尝试在其他区域创建资源。

模型部署

部署GPT-4系列模型

1. 在项目中导航至"模型+端点"页面
2. 部署GPT-4和GPT-4-mini两个模型
3. 关键部署参数配置：
   • 部署类型：全局标准
   • 自动版本更新：启用
   • 令牌速率限制：建议50K TPM
   • 内容过滤器：DefaultV2

技术考虑：降低TPM设置可避免订阅配额过快耗尽，但需平衡评估需求。

手动评估方法

评估准备

1. 准备评估数据集（travel_evaluation_data.jsonl）
2. 创建新的手动评估任务
3. 配置系统消息为旅行助手角色提示

评估执行

1. 导入测试数据并映射字段：
   • 输入→Question
   • 预期响应→ExpectedResponse
2. 运行评估生成模型输出
3. 人工评分机制：
   • 对每个响应进行"赞/踩"评分
   • 比较模型输出与预期响应
4. 保存评估结果供后续分析

评估技巧：注意观察模型在以下方面的表现：

• 回答准确性
• 上下文理解
• 语言流畅性
• 专业建议质量

自动化评估方法

评估配置

1. 创建新的自动化评估任务
2. 使用相同数据集评估GPT-4-mini模型
3. 配置四种评估器：
   • 语义相似度：使用GPT-4模型评估
   • 相关性：Likert量表评估
   • 文本相似度：F1分数计算
   • 有害内容检测：仇恨与不公平语言检测

评估指标解读

评估完成后，系统会提供以下关键指标：

1. 语义相似度：衡量模型回答与预期回答的语义接近程度
2. 相关性：评估回答与问题的相关程度
3. F1分数：精确率和召回率的调和平均数
4. 有害内容检测：识别潜在有害或偏见内容

技术深度：自动化评估利用AI来评估AI，形成"元评估"机制，这种方法虽然高效，但仍需结合人工评估进行验证。

评估结果分析

评估完成后，开发者可以：

1. 查看综合评分仪表板
2. 分析各指标分布情况
3. 检查原始数据中的模型推理过程
4. 比较不同模型/提示组合的表现

资源清理

完成评估后，建议：

1. 通过Azure门户删除相关资源组
2. 特别注意删除AI Hub资源以避免持续计费

最佳实践建议

1. 混合评估策略：结合手动和自动化评估的优势
2. 迭代优化：基于评估结果不断调整提示和模型参数
3. 多样化测试数据：确保覆盖各种用户场景
4. 性能监控：建立持续评估机制

通过系统性的评估流程，开发者可以全面了解生成式AI模型的性能特征，为实际应用中的模型选择和优化提供数据支持。