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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