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課程簡介
Devstral和Mistral模型簡介
- Mistral開源模型概述
- Apache-2.0許可及企業採用
- Devstral在編碼和代理工作流中的作用
自託管Mistral和Devstral模型
- 環境準備和基礎設施選擇
- 使用Docker/Kubernetes進行容器化和部署
- 生產環境中的擴展考慮
微調技術
- 監督微調與參數高效微調
- 數據集準備和清理
- 領域定製示例
模型運維與版本控制
- 模型生命週期管理的最佳實踐
- 模型版本控制和回滾策略
- 機器學習模型的CI/CD流水線
治理與合規
- 開源部署的安全考慮
- 企業環境中的監控與審計
- 合規框架與負責任的人工智能實踐
監控與可觀測性
- 跟蹤模型漂移和準確性下降
- 推理性能的儀表化
- 告警與響應工作流
案例研究與最佳實踐
- Mistral和Devstral採用的行業用例
- 成本、性能與控制之間的平衡
- 開源模型運維的經驗教訓
總結與下一步
最低要求
- 瞭解機器學習工作流程
- 具備基於Python的ML框架經驗
- 熟悉容器化和部署環境
受衆
- ML工程師
- 數據平臺團隊
- 研究工程師
14 時間: