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

即将举行的公开课程

课程分类