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.
Durata 14 ore
Schița de curs
Introducere la modelele Devstral și Mistral
- Prezentarea modelelor open-source ale Mistral
- Licențierea Apache-2.0 și adoptarea enterprise
- Roll-ul Devstral în workflow-urile de codare și agenții
Self-Hosting pentru modelele Mistral și Devstral
- Pregătirea mediului și alegerile de infrastructură
- Containerizare și deployment cu Docker/Kubernetes
- Considerații de scalare pentru utilizare în producție
Tehnici de Fine-Tuning
- Fine-Tuning supravegheat vs. tuning eficient în parametru
- Pregătirea și curățarea dataset-ului
- Exemple de personalizare specifică domeniului
Model Ops și Versioning
- Best practices pentru managementul ciclului de viață al modelului
- Versioning-ul modelului și strategii de rollback
- Pipeline-uri CI/CD pentru modele ML
Governance și Conformitate
- Considerații de securitate pentru implementare open-source
- Monitoring și auditabilitate în context enterprise
- Framework-uri de conformitate și practici AI responsabile
Monitoring și Observabilitate
- Urmărirea model drift-ului și a degradării acurateței
- Instrumentare pentru performanța inferenței
- Alertări și workflow-uri de răspuns
Studii de caz și Best Practices
- Studii de caz din industrie pentru adoptarea Mistral și Devstral
- Echilibrarea costului, performanței și controlului
- Lecții învățate din Model Ops open-source
Rezumat și Pașii următori
Cerințe
- Înțelegerea workflow-urilor de machine learning
- Experiență cu framework-urile ML bazate pe Python
- Cunoștințe de containerizare și medii de deployment
Public-țintă
- Ingineri ML
- Echipe de platforme de date
- Ingineri de cercetare
