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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction aux modèles Devstral et Mistral

  • Présentation des modèles open source de Mistral
  • License Apache-2.0 et adoption en entreprise
  • Rôle de Devstral dans les flux de travail de codage et agents autonomes

Hébergement auto des modèles Mistral et Devstral

  • Préparation de l'environnement et choix d'infrastructure
  • Conteneurisation et déploiement avec Docker/Kubernetes
  • Considérations relatives à l'extension pour un usage en production

Techniques d'ajustement fin

  • Ajustement fin supervisé vs ajustement efficace en paramètres
  • Préparation et nettoyage des jeux de données
  • Exemples de personnalisation spécifique au domaine

Model Ops et gestion des versions

  • Bonnes pratiques pour la gestion du cycle de vie des modèles
  • Gestion des versions des modèles et stratégies de restauration (rollback)
  • Pipelines CI/CD pour les modèles ML

Gouvernance et conformité

  • Considérations de sécurité pour un déploiement open source
  • Surveillance et traçabilité dans les contextes d'entreprise
  • Cadres de conformité et pratiques d'IA responsable

Surveillance et observabilité

  • Suivi de la dérive des modèles et de la dégradation de la précision
  • Instrumentation pour les performances d'inférence
  • Workflows d'alerte et de réponse

Études de cas et bonnes pratiques

  • Cas d'utilisation industriels de l'adoption de Mistral et Devstral
  • Équilibre entre coûts, performances et contrôle
  • Leçons tirées du Model Ops open source

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Comprendre les flux de travail du machine learning
  • Expérience avec les frameworks ML basés sur Python
  • Familiarité avec la conteneurisation et les environnements de déploiement

Public cible

  • Ingénieurs ML
  • Équipes de plateformes de données
  • Ingénieurs de recherche

Nombre de participants


Prix par participant

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