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 Durata 14 ore

Struttura del corso

Introduzione ai Modelli Devstral e Mistral

  • Panoramica dei modelli open source di Mistral
  • Licenza Apache-2.0 e adozione aziendale
  • Il ruolo di Devstral nei flussi di lavoro di coding e agentic

Self-Hosting dei Modelli Mistral e Devstral

  • Preparazione dell'ambiente e scelte infrastrutturali
  • Containerizzazione e deployment con Docker/Kubernetes
  • Considerazioni sullo scalabilità per l'uso in produzione

Tecniche di Fine-Tuning

  • Fine-tuning supervisionato rispetto al tuning ad efficienza parametrica
  • Preparazione e pulizia dei dataset
  • Esempi di personalizzazione per ambiti specifici

Model Ops e Versioning

  • Best practice per la gestione del ciclo di vita dei modelli
  • Strategie di versioning e rollback dei modelli
  • Pipeline CI/CD per i modelli ML

Governance e Conformità

  • Considerazioni sulla sicurezza per il deployment open source
  • Monitoraggio e auditability in contesti aziendali
  • Framework di conformità e pratiche di AI responsabile

Monitoraggio e Osservabilità

  • Tracciamento del model drift e del degrado della accuratezza
  • Istrumentazione per le prestazioni di inferenza
  • Workflow di allerta e risposta

Studi di Caso e Best Practice

  • Casi d'uso industriali di adozione di Mistral e Devstral
  • Bilanciamento tra costi, prestazioni e controllo
  • Lezioni apprese dal Model Ops open source

Sintesi e Prossimi Passi

Requisiti

  • Una comprensione dei workflow di machine learning
  • Esperienza con framework ML basati su Python
  • Conoscenza della containerizzazione e degli ambienti di deployment

Destinatari

  • ML engineer
  • Team di piattaforme dati
  • Ingegneri di ricerca

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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