Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Modelele Devstral și Mistral
- Prezentare generală a modelelor open-source Mistral
- Licențierea Apache-2.0 și adoptarea în întreprinderi
- Rolul Devstral în fluxurile de lucru de codare și agențială
Auto-Gospodărirea Modelelor Mistral și Devstral
- Pregătirea mediului și alegerile de infrastructură
- Containerizare și implementare cu Docker/Kubernetes
- Considerații de scalare pentru utilizarea în producție
Tehnici de Fine-Tuning
- Fine-tuning supravegheat vs ajustare eficientă a parametrilor
- Pregătirea și curățarea seturilor de date
- Exemple de personalizare specifică domeniului
Model Ops și Versiune
- Cele mai bune practici pentru gestionarea ciclului de viață al modelelor
- Strategii de versiune și revenire a modelelor
- Conducte CI/CD pentru modele ML
Guvernanță și Conformitate
- Considerații de securitate pentru implementarea open-source
- Monitorizare și auditabilitate în contexte de întreprindere
- Cadre de conformitate și practici responsabile de AI
Monitorizare și Observabilitate
- Urmărirea derapajelor și degradării acurateței modelelor
- Instrumentație pentru performanța inferenței
- Fluxuri de lucru de alertă și răspuns
Studii de Caz și Cele mai bune Practici
- Cazuri de utilizare în industrie ale adoptării Mistral și Devstral
- Echilibrarea costului, performanței și controlului
- Lecții învățate din Model Ops open-source
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegerea fluxurilor de lucru în învățarea automată
- Experiență cu framework-uri ML bazate pe Python
- Familiaritate cu containerizarea și mediile de implementare
Publicul țintă
- Ingineri ML
- Echipe de platformă de date
- Ingineri de cercetare
14 Ore
