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Struttura del corso
Introduzione a Devstral e Mistral Models
- Panoramica dei modelli open-source di Mistral
- Licenza Apache-2.0 e adozione aziendale
- Ruolo di Devstral nei flussi di lavoro di codifica e agente
Auto-hosting dei modelli Mistral e Devstral
- Preparazione dell'ambiente e scelte infrastrutturali
- Containerizzazione e distribuzione con Docker/Kubernetes
- Considerazioni di scalabilità per l'uso in produzione
Tecniche di fine-tuning
- Fine-tuning supervisionata vs tuning efficiente dei parametri
- Preparazione e pulizia del dataset
- Esempi di personalizzazione specifica per il dominio
Model Ops e versioning
- Migliori pratiche per la gestione del ciclo di vita dei modelli
- Versionamento dei modelli e strategie di rollback
- Pipeline CI/CD per i modelli ML
Governance e conformità
- Considerazioni sulla sicurezza per la distribuzione open-source
- Monitoraggio e tracciabilità nei contesti aziendali
- Framewrok di conformità e pratiche responsabili di IA
Monitoraggio e osservabilità
- Rilevazione dello shift dei modelli e degrado dell'accuratezza
- Strumentazione per le prestazioni della inferenza
- Flussi di lavoro di avviso e risposta
Casi di studio e best practices
- Utilizzi industriali dell'adozione di Mistral e Devstral
- Bilanciamento di costo, prestazioni e controllo
- Lezioni apprese dalla Model Ops open-source
Riassunto e passi successivi
Requisiti
- Una comprensione dei flussi di lavoro del machine learning
- Esperienza con framework ML basati su Python
- Familiarità con la containerizzazione e gli ambienti di distribuzione
Pubblico di riferimento
- Ingegneri ML
- Team di piattaforme dati
- Ingegneri di ricerca
14 Ore
