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Plan du cours

Introduction aux modèles Devstral et Mistral

  • Aperçu des modèles open-source de Mistral
  • License Apache-2.0 et adoption en entreprise
  • Rôle de Devstral dans le codage et les workflows agentic

Hébergement des modèles Mistral et Devstral

  • Préparation de l'environnement et choix d'infrastructure
  • Conteneurisation et déploiement avec Docker/Kubernetes
  • Considérations sur le dimensionnement pour un usage en production

Techniques d'ajustement fin

  • Ajustement fin supervisé vs ajustement à efficacité paramétrique
  • Préparation et nettoyage des jeux de données
  • Exemples de personnalisation spécifique au domaine

Opération des modèles et gestion de version

  • Pratiques recommandées pour la gestion du cycle de vie des modèles
  • Gestion de version des modèles et stratégies de retour arrière
  • Pipelines CI/CD pour les modèles ML

Gouvernance et conformité

  • Considérations de sécurité pour le déploiement open-source
  • Surveillance et auditabilité dans les contextes d'entreprise
  • Cadres de conformité et pratiques d'IA responsable

Surveillance et observabilité

  • Suivi du dérive du modèle et de la dégradation de la précision
  • Instrumentation des performances d'inférence
  • Alertes et flux de travail de réponse

Études de cas et pratiques recommandées

  • Cas d'usage industriels de l'adoption de Mistral et Devstral
  • Équilibre entre coût, performance et contrôle
  • Leçons apprises de l'opération des modèles open-source

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des flux de travail de l'apprentissage automatique
  • Une expérience des frameworks ML basés sur Python
  • Une familiarité avec la conteneurisation et les environnements de déploiement

Public cible

  • Ingénieurs ML
  • Équipes de plateforme de données
  • Ingénieurs de la recherche
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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