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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction aux modèles Devstral et Mistral
- Vue d'ensemble des modèles open source de Mistral
- License Apache-2.0 et adoption en entreprise
- Rôle de Devstral dans les flux de code et les workflows agentiques
Auto-hébergement (Self-Hosting) des modèles Mistral et Devstral
- Préparation de l'environnement et choix d'infrastructure
- Conteneurisation et déploiement avec Docker/Kubernetes
- Considérations de mise à l'échelle pour un usage en production
Techniques de Fine-Tuning
- Fine-tuning supervisé versus ajustement efficace des paramètres
- Préparation et nettoyage des jeux de données
- Exemples de personnalisation pour des domaines spécifiques
Model Ops et Versioning
- Bonnes pratiques pour la gestion du cycle de vie des modèles
- Stratégies de versioning et de rollback des modèles
- Pipelines CI/CD pour les modèles ML
Gouvernance et Conformité
- Considérations de sécurité pour le déploiement open source
- Surveillance et traçabilité dans un contexte d'entreprise
- Cadres de conformité et pratiques d'IA responsable
Surveillance et Observabilité
- Suivi de la dérive des modèles et de la dégradation de la précision
- Instrumentation pour les performances de déduction (inference)
- Alertes et workflows de réponse
Études de cas et Bonnes Pratiques
- Cas d'usage industriels de l'adoption de Mistral et Devstral
- Équilibrer coût, performance et contrôle
- Leçons tirées du Model Ops open source
Synthèse et Étapes suivantes
Pré requis
- Compréhension des workflows de machine learning
- Expérience avec les frameworks ML basés sur Python
- Connaissance de la conteneurisation et des environnements de déploiement
Public cible
- Ingénieurs ML
- Équipes platesforme de données
- Ingénieurs de recherche