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Struttura del corso
Introduzione ai modelli Devstral e Mistral
- Panoramica sui modelli open source di Mistral
- Licenza Apache-2.0 e adozione aziendale
- Il ruolo di Devstral nei flussi di lavoro di coding e agentici
Self-hosting dei modelli Mistral e Devstral
- Preparazione dell'ambiente e scelte infrastrutturali
- Containerizzazione e distribuzione con Docker/Kubernetes
- Considerazioni sulla scalabilità per l'uso in produzione
Techniche di Fine-Tuning
- Fine-tuning supervisionato vs tuning a efficienza parametrica
- Preparazione e pulizia dei dataset
- Esempi di personalizzazione per specifici domini
Model Ops e Versionamento
- Best practices per la gestione del ciclo di vita dei modelli
- Strategie di versionamento e rollback dei modelli
- Pipeline CI/CD per i modelli ML
Governance e Conformità
- Aspetti di sicurezza per la distribuzione open source
- Monitoraggio e tracciabilità in contesti aziendali
- Framework di conformità e pratiche di AI responsabile
Monitoraggio e Osservabilità
- Tracciamento del model drift e della degradazione dell'accuratezza
- Istrumentazione per le prestazioni di inferenza
- Workflow di alerting e risposta
Studi di Caso e Best Practices
- Use case aziendali per l'adozione di Mistral e Devstral
- Bilanciamento tra costi, prestazioni e controllo
- Lezioni apprese dal Model Ops open source
Sintesi e Prossimi Passaggi
Requisiti
- Conoscenza 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 della ricerca
14 ore
