Tutorial: realizar uma avaliação usando o SDK do Python

Nesta página, mostramos como realizar uma avaliação baseada em modelo com o serviço de avaliação de IA generativa usando o SDK da Vertex AI para Python.

Antes de começar

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  2. Instale o SDK da Vertex AI para Python com a dependência do serviço de avaliação de IA generativa:

    !pip install google-cloud-aiplatform[evaluation]

  3. Configure suas credenciais. Se você estiver executando este guia de início rápido no Colaboratory, faça o seguinte:

    from google.colab import auth
auth.authenticate_user()

    Para outros ambientes, consulte Autenticar na Vertex AI.

    Importar bibliotecas

    Importe as bibliotecas e configure o projeto e o local.

    import pandas as pd

import vertexai
from vertexai.evaluation import EvalTask, PointwiseMetric, PointwiseMetricPromptTemplate
from google.cloud import aiplatform

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

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

    O EXPERIMENT_NAME só pode conter caracteres alfanuméricos minúsculos e hifens, até um máximo de 127 caracteres.

    Configurar métricas de avaliação com base nos seus critérios

    A definição de métrica a seguir avalia a qualidade do texto gerado a partir de um modelo de linguagem grande com base em dois critérios: Fluency e Entertaining. O código define uma métrica chamada custom_text_quality usando esses dois critérios:

    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",
        },
    ),
)

    Preparar o conjunto de dados

    Adicione o seguinte código para preparar o conjunto de dados:

    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,
})

    Executar avaliação com seu conjunto de dados

    Execute a avaliação:

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

pointwise_result = eval_task.evaluate()

    Confira os resultados da avaliação de cada resposta no DataFrame do Pandas metrics_table:

    pointwise_result.metrics_table

    Limpar

    Para evitar cobranças na sua conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, siga estas etapas.

    Exclua o ExperimentRun criado pela avaliação:

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

    A seguir