Lernen Sie, KI-Modelle mithilfe von GitHub Models zu bewerten, auszuwählen und zu integrieren – einem Dienst, der einsatzbereite, vorgefertigte Machine-Learning-Modelle direkt auf der GitHub-Plattform bereitstellt. Sie lernen, den GitHub Models-Marktplatz zu nutzen, um Modelle nach Anbieter, Funktionen und Ratenbegrenzungen zu vergleichen, und testen diese anschließend interaktiv mithilfe des integrierten Playgrounds mit Systemaufforderungen und Temperatursteuerungen.

Dieser Kurs vermittelt die praktischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um den Weg von der Modellbewertung bis zur Integration in die Produktion zu beschreiten. Sie werden verstehen, wie Ratenbeschränkungen bei verschiedenen Modellen funktionieren, Strategien für die Skalierung über die kostenlose Stufe hinaus durch die Integration von Azure AI erlernen und Cloud-Entwicklungsumgebungen mithilfe von GitHub Codespaces mit vorinstallierten Python-Bibliotheken einrichten. Im abschließenden Modul erstellen Sie mithilfe von FastAPI eine vollständige HTTP-API (Application Programming Interface), die eine Verbindung zu GitHub Models herstellt, führen die Authentifizierung über persönliche Zugriffstoken durch, testen Ihre Endpunkte innerhalb von Codespaces und wenden Validierungsstrategien an, um die Produktionsreife sicherzustellen. Außerdem lernen Sie verantwortungsbewusste KI-Funktionen kennen, darunter Inhaltsfilter, die GitHub über Azure anwendet, um sichere Modellinteraktionen zu gewährleisten. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über praktische Erfahrung in der Erstellung und dem Testen von KI-gestützten API-Endpunkten, die für die Bereitstellung in der Cloud bereit sind.