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Plan du cours
Introduction aux modèles Devstral et Mistral
- Aperçu des modèles open source de Mistral
- Licence Apache-2.0 et adoption en entreprise
- Rôle de Devstral dans les workflows de codage et agents
Auto-hébergement des modèles Mistral et Devstral
- Préparation de l’environnement et choix d’infrastructure
- Conteneurisation et déploiement avec Docker/Kubernetes
- Considérations d’évolution pour une utilisation en production
Techniques d’affinement
- Affinement supervisé versus affinement efficace des paramètres
- Préparation et nettoyage des ensembles de données
- Exemples de personnalisation par domaine
Opérations sur les modèles et gestion des versions
- Meilleures pratiques pour la gestion du cycle de vie des modèles
- Gestion des versions et stratégies de retour arrière des modèles
- Pipelines CI/CD pour les modèles ML
Gouvernance et conformité
- Considérations de sécurité pour le déploiement open source
- Suivi et traçabilité dans des contextes d’entreprise
- Cadres de conformité et pratiques d’IA responsable
Suivi et observabilité
- Suivi de la dérive des modèles et de la dégradation de la précision
- Instrumentation pour la performance d’inférence
- Workflows d’alerte et de réponse
Études de cas et meilleures pratiques
- Cas d’utilisation sectorielle de l’adoption de Mistral et Devstral
- Équilibre entre coût, performance et contrôle
- Leçons tirées des opérations sur les modèles open source
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des workflows de machine learning
- Expérience avec les frameworks de ML basés sur Python
- Connaissance des environnements de conteneurisation et de déploiement
Participants
- Ingénieurs en ML
- Équipes de plateformes de données
- Ingénieurs de recherche
14 Heures