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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

Nombre de participants


Prix par participant

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