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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