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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução aos Modelos Devstral e Mistral

  • Visão geral dos modelos de código aberto da Mistral
  • Licenciamento Apache-2.0 e adoção empresarial
  • O papel do Devstral em fluxos de trabalho de código e agênticos

Hospedagem Autônoma dos Modelos Mistral e Devstral

  • Preparação do ambiente e escolhas de infraestrutura
  • Containerização e implantação com Docker/Kubernetes
  • Considerações de escala para uso em produção

Técnicas de Ajuste Fino

  • Ajuste fino supervisionado vs. ajuste eficiente em parâmetros
  • Preparação e limpeza de conjuntos de dados
  • Exemplos de personalização específica de domínio

Model Ops e Versionamento

  • Boas práticas para gestão do ciclo de vida do modelo
  • Versionamento de modelos e estratégias de rollback
  • Pipelines CI/CD para modelos de ML

Governança e Conformidade

  • Considerações de segurança para implantação de código aberto
  • Monitoramento e auditabilidade em contextos empresariais
  • Frameworks de conformidade e práticas de IA responsável

Monitoramento e Observabilidade

  • Rastreamento de deriva de modelos e degradação de precisão
  • Instrumentação para desempenho de inferência
  • Fluxos de trabalho de alertas e resposta

Estudos de Caso e Boas Práticas

  • Casos de uso na indústria da adoção de Mistral e Devstral
  • Equilíbrio entre custo, desempenho e controle
  • Aprendizados de 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 containerização e ambientes de implantação

Público-Alvo

  • Engenheiros de ML
  • Equipes de plataformas de dados
  • Engenheiros de pesquisa

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