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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 codificação e agentes

Self-Hosting de Modelos Mistral e Devstral

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

Técnicas de Fine-Tuning

  • Fine-tuning supervisionado vs. tuning de eficiência de 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
  • Estratégias de versionamento e rollback de modelos
  • Pipelines de CI/CD para modelos de ML

Governança e Conformidade

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

Monitorização e Observabilidade

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

Casos de Estudo e Boas Práticas

  • Casos de uso na indústria da adoção de Mistral e Devstral
  • Equilibrar custo, desempenho e controlo
  • Aprendizados a partir 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 despliegue

Público-Alvo

  • Engenheiros de ML
  • Equipas de plataformas de dados
  • Engenheiros de investigação
 14 Horas

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