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Plan du cours
Introduction à Devstral et aux modèles 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 d’agents
Hébergement autonome des modèles Mistral et Devstral
- Préparation de l'environnement et choix de l'infrastructure
- Conteneurisation et déploiement avec Docker/Kubernetes
- Considérations sur le scaling pour l'utilisation en production
Techniques d'affinage
- Affinage supervisé vs affinage efficace en termes de paramètres
- Préparation et nettoyage des jeux de données
- Exemples de personnalisation spécifique au domaine
Gestion et versionnement des modèles
- Bonnes pratiques pour la gestion du cycle de vie des modèles
- Versionnement des modèles et stratégies de retour en arrière
- Pipelines CI/CD pour les modèles ML
Gouvernance et conformité
- Considérations de sécurité pour le déploiement open source
- Surveillance et traçabilité dans les contextes d'entreprise
- Cadres de conformité et pratiques d'IA responsable
Surveillance et observabilité
- Suivi du décalage des modèles et de la dégradation de l'exactitude
- 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 coût, performance et contrôle
- Leçons apprises des opérations open source de modèles
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des flux de travail d'apprentissage automatique
- Une expérience avec des frameworks d'IA basés sur Python
- Une familiarité avec la conteneurisation et les environnements de déploiement
Audience
- Ingénieurs en apprentissage automatique (ML)
- Équipes de plateformes de données
- Ingénieurs de recherche
14 Heures