AI Agent的评估需覆盖其整个生命周期,从开发到部署,综合考量事实准确性、推理路径、工具选择、结构化输出、多轮对话及实时性能等维度。LangSmith作为主流评估平台,提供了一套全面的评估框架,支持12种评估技术,包括基于标准答案、程序性分析及观察性评估。这些技术可有效监控Agent各组件表现,确保其在真实场景中的稳定性和可靠性。
PyTorch作为主流深度学习框架,凭借动态计算图和异构计算支持,广泛应用于视觉与自然语言处理。Intel Extension for PyTorch针对Intel硬件深度优化,尤其在GPU上通过自动混合精度(AMP)提升训练与推理性能。本文以ResNet-50在CIFAR-10上的实验为例,详解如何利用该扩展实现高效深度学习优化。