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課程簡介
Devstral 與 Mistral 模型簡介
- Mistral 開源模型概覽
- Apache-2.0 許可證與企業採用
- Devstral 在編程及智能體工作流程中的角色
自託管 Mistral 和 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
- 生產用途的擴展考量
微調技術
- 監督式微調 vs. 參數高效微調
- 數據集準備與清理
- 特定領域的自定義範例
模型運管與版本控制
- 模型生命週期管理的最佳實踐
- 模型版本控制與回滾策略
- ML 模型的 CI/CD 管道
治理與合規
- 開源部署的安全性考量
- 企業環境中的監控與審計能力
- 合規框架與負責任的 AI 實踐
監控可觀察性
- 追蹤模型偏移與準確率退化
- 推理性能的儀器測量
- 警報與響應工作流程
案例研究與最佳實踐
- Mistral 和 Devstral 採用的行業用例
- 平衡成本、性能與控制力
- 來自開源模型運管的經驗教訓
總結與後續步驟
最低要求
- 了解機器學習工作流程
- 具備基於 Python 的 ML 框架使用經驗
- 熟悉容器化與部署環境
受眾
- 機器學習工程師
- 數據平台團隊
- 研究工程師
14 小時