Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Cursusaanbod
Inleiding tot Devstral en Mistral Modellen
- Overzicht van open-source modellen van Mistral
- Apache-2.0 licentie en enterprise-adoptie
- De rol van Devstral in codering en agentic workflows
Zelf-hosting van Mistral en Devstral Modellen
- Voorbereiding van de omgeving en keuzes voor infrastructuur
- Containerisatie en implementatie met Docker/Kubernetes
- Schalingsoverwegingen voor productiegebruik
Technieken voor fine-tuning
- Gebeurtenisgestuurd fine-tuning vs. parameter-efficiënt tuning
- Voorbereiding en schoonmaken van datasets
- Voorbeelden van domeinspecifieke aanpassingen
Model Ops en versiebeheer
- Beste praktijken voor het beheer van de levenscyclus van modellen
- Versiebeheer van modellen en terugrolstrategieën
- CI/CD-pijplijnen voor ML-modellen
Governance en naleving
- Beveiligingsoverwegingen voor open-source-implementatie
- Monitoring en controle in enterprise-contexten
- Nalevingskaders en verantwoordelijke AI-pratijken
Monitoring en observabiliteit
- Het volgen van modeldrift en verslechtering van nauwkeurigheid
- Instrumentatie voor inferentieprestaties
- Waarschuwing en reactieworkflows
Case studies en beste praktijken
- Industriegevallen van adoptie van Mistral en Devstral
- Balan van kosten, prestaties en controle
- Leerpunten uit open-source Model Ops
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Een begrip van machine learning workflows
- Ervaring met Python-gebaseerde ML frameworks
- Kennis van containerisering en deploy-omgevingen
Doelgroep
- ML engineers
- Data platform teams
- Research engineers
14 Uren