Valutare un modello

Valutare le prestazioni di un modello di AI generativa.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:

• Esegui una pipeline di valutazione basata su calcolo

Esempio di codice

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Python.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import os

import vertexai
from vertexai.evaluation import EvalResult, EvalTask

# TODO (Developer) Set environment variables
PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
LOCATION_ID = os.getenv("LOCATION_ID", "us-central1")
MODEL_NAME = os.getenv("MODEL_NAME", "gemini-2.5-flash")


def evaluate_model() -> EvalResult:
    """Evaluate the performance of a generative AI model."""

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

    # Dataset URI containing input prompts and ground truth labels
    dataset_uri = "gs://cloud-samples-data/ai-platform/generative_ai/llm_classification_bp_input_prompts_with_ground_truth.jsonl"

    metric_column_mapping = {"reference": "ground_truth"}

    # Define evaluation task
    eval_task = EvalTask(
        dataset=dataset_uri,
        metrics=["exact_match"],
        experiment="gemini-classification-eval",
        metric_column_mapping=metric_column_mapping,
    )

    # Define a prompt template so the generative Gemini model produces formatted labels
    prompt_template = (
        "Classify the following text into exactly one category from "
        "[nature, news, sports, health, startups]. Return only the category name:\n\n{prompt}"
    )

    # Evaluate using a modern Gemini model
    eval_result = eval_task.evaluate(
        model=MODEL_NAME,
        prompt_template=prompt_template,
    )

    print("=== SUMMARY METRICS ===")
    print(eval_result.summary_metrics)

    print("\n=== METRICS TABLE SAMPLE ===")
    print(eval_result.metrics_table.head())

    return eval_result

Passaggi successivi

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