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

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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