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Test dei Campioni del Corso

Verifica che i notebook delle lezioni e i campioni di codice funzionino con una configurazione live Microsoft Foundry / Azure OpenAI. Il repo include un runner in scripts/validate-notebooks.ps1 che esegue ogni notebook Python senza interfaccia grafica e stampa una matrice PASS/FAIL.

Quando usare

• "Verificare tutti i notebook / campioni contro il mio abbonamento Azure."
• "Testare rapidamente il corso dopo l'aggiornamento dei pacchetti o la modifica dei modelli."
• "Quali lezioni passano/fallisco ancora live?"

Non usare questo per l'Azione GitHub AI Smoke Test (che verifica gli agenti distribuiti — vedi tests/README.md). Questa skill esegue i notebook localmente.

Prerequisiti (controllare prima)

1. Python 3.12+ con dipendenze del corso: python -m pip install -r requirements.txt più l'esecutore: python -m pip install nbconvert ipykernel.
2. .env nella root del repo (copia da .env.example) con almeno:
   • AZURE_AI_PROJECT_ENDPOINT — endpoint progetto Foundry (https://<account>.services.ai.azure.com/api/projects/<project>)
   • AZURE_AI_MODEL_DEPLOYMENT_NAME — un deployment non deprecato (es. gpt-5-mini)
   • AZURE_OPENAI_ENDPOINT (https://<account>.openai.azure.com) e AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT per lezioni che chiamano direttamente Azure OpenAI (Lezione 06, 02-azure-openai, 14 handoff/human-loop).
3. az login completato — i campioni si autenticano con AzureCliCredential (Entra ID, senza chiavi).
4. Verificare che il deployment del modello esista: az cognitiveservices account deployment list -g <rg> -n <account> -o table.

Come eseguire la validazione

# Tutti i notebook Python (esclude .NET, .venv, site-packages, traduzioni, risorse delle skill)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1

# Una singola lezione, con un timeout per cella più lungo
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Filter '08-*' -Timeout 600

# Elenca solamente ciò che verrebbe eseguito (nessuna esecuzione)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -List

# Interprete esplicito (se `python` non è nel PATH, es. alias del Windows Store)
pwsh scripts/validate-notebooks.ps1 -Python "C:/path/to/python.exe"

Lo script scrive copie eseguite, log per notebook e results.json in $env:TEMP\aiab-nbval e termina con il numero di fallimenti.

Fallimenti transitori (limiti di velocità HTTP 429 su abbonamenti condivisi, un’occasionale problema di token AzureCliCredential o timeout) vengono riprovati automaticamente (-Retries, default 2, con backoff -RetryDelaySeconds, default 20). Se un deployment del modello riceve regolarmente 429, controllare la quota TPM GlobalStandard dell’abbonamento (az cognitiveservices usage list -l <regione>) — aumentare la capacità di un singolo deployment non aiuta quando la quota dell’abbonamento è esaurita.

Interpretazione dei risultati

• PASS — il notebook è stato eseguito dall’inizio alla fine senza errori nelle celle.
• FAIL — viene mostrata la prima riga *Error / *Exception; aprire il corrispondente log_*.txt nella cartella output per il traceback completo.
• Il fallimento di un singolo notebook è limitato da -Timeout (per cella), così una cella human-in-the-loop bloccata appare come StdinNotImplementedError invece di bloccarsi.

Lezioni che necessitano di risorse aggiuntive (ci si aspetta un fallimento senza di esse)

Lezione	Requisito extra
05 Agentic RAG	Azure AI Search (AZURE_SEARCH_SERVICE_ENDPOINT, chiave) — ha una modalità fallback in memoria
11 MCP / GitHub	Server GitHub MCP + PAT
13 memory (cognee)	cognee configurato con un provider di modelli
15 browser-use	Browser Playwright installati (playwright install) + AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT_NAME
17 local agent	Runtime Foundry Local + un modello Qwen scaricato (on-device, senza cloud)
notebook *-dotnet-*	Kernel .NET Interactive (escluso di default; usare -IncludeDotnet)

Segnalazione

Riassumere come tabella PASS/FAIL raggruppata per lezione. Separare regressioni reali (bug di codice/configurazione da correggere) da lacune ambientali (mancanza di Search/Foundry Local/PAT), e citare i log_*.txt che falliscono per ogni errore reale.

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