感谢您发送咨询!我们的团队成员将很快与您联系。
感谢您发送预订!我们的团队成员将很快与您联系。
课程时长 14 小时
课程大纲
Devstral和Mistral模型简介
- Mistral开源模型概览
- Apache-2.0许可及企业级采用
- Devstral在编码和智能体工作流中的角色
自托管Mistral和Devstral模型
- 环境准备和基础设施选择
- 使用Docker/Kubernetes进行容器化和部署
- 生产环境下的扩展性考量
微调技术
- 监督微调与参数高效调优的比较
- 数据集准备与清洗
- 特定领域的定制化示例
模型运维与版本控制
- 模型生命周期管理的最佳实践
- 模型版本控制与回滚策略
- ML模型的CI/CD管线
治理与合规
- 开源部署的安全考量
- 企业场景下的监控与可审计性
- 合规框架与负责任AI实践
监控与可观测性
- 跟踪模型漂移及精度退化
- 推理性能的仪器化
- 告警与响应工作流
案例研究与最佳实践
- Mistral和Devstral采用的行业用例
- 平衡成本、性能与控制力
- 开源模型运维的经验教训
总结与后续步骤
要求
- 理解机器学习工作流
- 具备基于Python的ML框架经验
- 熟悉容器化和部署环境
目标受众
- ML工程师
- 数据平台团队
- 研究工程师