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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