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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

Nombre de participants


Prix par participant

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