Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pendahuluan tentang Model Devstral dan Mistral
- Pandangan umum tentang model open-source Mistral
- Lisensi Apache-2.0 dan adopsi perusahaan
- Peran Devstral dalam alur kerja coding dan agensial
Penyimpanan Sendiri Model Mistral dan Devstral
- Persiapan lingkungan dan pilihan infrastruktur
- Kontainerisasi dan penyebaran dengan Docker/Kubernetes
- Perkembangan skala untuk penggunaan produksi
Teknik Penyempurnaan
- Penyempurnaan terpantau vs penyempurnaan yang efisien parameter
- Persiapan dan membersihkan dataset
- Contoh penyesuaian khusus domain
Model Ops dan Pengversian
- Prinsip terbaik untuk manajemen siklus hidup model
- Strategi pengversian dan rollback model
- Pipeline CI/CD untuk model ML
Pengawasan dan Kepatuhan
- Konsiderasi keamanan untuk penyebaran open-source
- Pengawasan dan auditabilitas dalam konteks perusahaan
- Kerangka kepatuhan dan praktik AI bertanggung jawab
Pengawasan dan Observabilitas
- Melacak drift model dan degradasi akurasi
- Instrumen untuk kinerja inferensi
- Alur kerja pemberitahuan dan tanggap
Kasus dan Prinsip Terbaik
- Kasus penggunaan industri adopsi Mistral dan Devstral
- Mempertimbangkan biaya, kinerja, dan kontrol
- Pendapat dari Model Ops open-source
Ringkasan dan Langkah Berikutnya
Persyaratan
- Pengertian tentang alur kerja machine learning
- Pengalaman dengan framework ML berbasis Python
- Kenyamanan dengan containerization dan lingkungan deployment
Penonton
- Engineer ML
- Tim platform data
- Engineer penelitian
14 Jam