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課程時長 14 時間:
課程簡介
Devstral 與 Mistral 模型簡介
- Mistral 開源模型概觀
- Apache-2.0 授權與企業採用
- Devstral 在編碼與代理式工作流程中的角色
自我託管 Mistral 與 Devstral 模型
- 環境準備與基礎設施選擇
- 使用 Docker/Kubernetes 進行容器化與部署
- 生產環境使用的擴展性考量
微調技術
- 監督式微調與參數高效調解比較
- 資料集準備與清理
- 特定領域客製化範例
模型運維與版本控制
- 模型生命週期管理的最佳實務
- 模型版本控制與回滾策略
- 機器學習模型的 CI/CD 管線
治理與合規
- 開源部署的安全性考量
- 企業環境中的監控與稽核能力
- 合規框架與負責任的人工智慧實務
監控與可觀察性
- 追蹤模型漂移與準確度退化
- 推論效能的儀器化監控
- 警示與回應工作流程
案例研究與最佳實務
- Mistral 和 Devstral 採用的行業用例
- 平衡成本、效能與控制權
- 開源模型運維的經驗教訓
總結與下一步驟
最低要求
- 了解機器學習工作流程
- 具備 Python 機器學習框架的經驗
- 熟悉容器化與部署環境
目標受眾
- 機器學習工程師
- 資料平台團隊
- 研究工程師