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)

1. Python 3.12+ s dependencies kurzu: python -m pip install -r requirements.txt plus spúšťač: python -m pip install nbconvert ipykernel.
2. .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).
3. Dokončený príkaz az login — príklady sa autentifikujú pomocou AzureCliCredential (Entra ID, bez kľúča).
4. 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.