Obrigado por enviar sua consulta! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Obrigado por enviar sua reserva! Um dos membros da nossa equipe entrará em contato com você em breve.
Programa do Curso
Introdução aos Modelos Devstral e Mistral
- Visão geral dos modelos de código aberto do Mistral
- Licenciamento Apache-2.0 e adoção empresarial
- Papel do Devstral nos fluxos de trabalho de codificação e agência
Hospedagem Própria dos Modelos Mistral e Devstral
- Preparação do ambiente e escolhas de infraestrutura
- Containerização e implantação com Docker/Kubernetes
- Considerações de escalabilidade para uso em produção
Técnicas de Ajuste Fino
- Ajuste fino supervisionado vs ajuste eficiente de parâmetros
- Preparação e limpeza do conjunto de dados
- Exemplos de customização específica do domínio
Model Ops e Versão
- Melhores práticas para gerenciamento do ciclo de vida do modelo
- Versão de modelos e estratégias de reversão
- Pipelines CI/CD para modelos de ML
Governança e Conformidade
- Considerações de segurança para a implantação de código aberto
- Monitoramento e auditoria em contextos empresariais
- Quadros de conformidade e práticas de IA responsável
Monitoramento e Observabilidade
- Rastreamento de deriva do modelo e degradação da precisão
- Instrumentação para desempenho de inferência
- Fluxos de trabalho de alerta e resposta
Casos de Estudo e Melhores Práticas
- Casos de uso industriais da adoção do Mistral e Devstral
- Equilibrando custo, desempenho e controle
- Licões aprendidas com Model Ops de código aberto
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fluxos de trabalho de machine learning
- Experiência com frameworks de ML baseados em Python
- Familiaridade com contêinerização e ambientes de implantação
Público-alvo
- Engenheiros de ML
- Equipes de plataforma de dados
- Engenheiros de pesquisa
14 Horas
