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課程時長 14 時間:
課程簡介
Devstral和Mistral模型介紹
- Mistral開源模型概覽
- Apache-2.0授權及企業採用
- Devstral在編碼和代理工作流中的作用
自我託管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
- 生產應用的擴展考慮
微調技術
- 有監督微調對比參數高效微調
- 數據集準備和清理
- 特定領域自定義示例
模型運作與版本控制
- 模型生命週期管理的最佳實踐
- 模型版本控制和回滾策略
- ML模型的CI/CD流水線
治理與合規
- 開源部署的安全考量
- 企業環境下的監控和審計能力
- 合規框架和負責任的AI實踐
監控與可觀察性
- 跟蹤模型漂移和準確性退化
- 推理性能的儀表化
- 告警和響應工作流
案例研究與最佳實踐
- Mistral和Devstral採用的行業用例
- 平衡成本、性能和控制
- 開源模型運作的經驗教訓
總結與後續步驟
最低要求
- 對機器學習工作流的理解
- 具備Python基礎的ML框架經驗
- 熟悉容器化和部署環境
受眾
- ML工程師
- 數據平台團隊
- 研究工程師