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课程大纲
Devstral和Mistral模型简介
- Mistral开源模型概述
- Apache-2.0许可及企业采用
- Devstral在编码和代理工作流中的作用
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
- 生产环境中的扩展考虑
微调技术
- 监督微调与参数高效微调
- 数据集准备和清理
- 领域定制示例
模型运维与版本控制
- 模型生命周期管理的最佳实践
- 模型版本控制和回滚策略
- 机器学习模型的CI/CD流水线
治理与合规
- 开源部署的安全考虑
- 企业环境中的监控与审计
- 合规框架与负责任的人工智能实践
监控与可观测性
- 跟踪模型漂移和准确性下降
- 推理性能的仪表化
- 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
- 成本、性能与控制之间的平衡
- 开源模型运维的经验教训
总结与下一步
要求
- 了解机器学习工作流程
- 具备基于Python的ML框架经验
- 熟悉容器化和部署环境
受众
- ML工程师
- 数据平台团队
- 研究工程师
14 小时