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 課程時長 14 時間:

課程簡介

Devstral 和 Mistral 模型簡介

  • Mistral 開源模型概覽
  • Apache-2.0 許可證及企業採用
  • Devstral 在編碼及智能體工作流程中的角色

自我託管 Mistral 和 Devstral 模型

  • 環境準備及基礎設施選擇
  • 使用 Docker/Kubernetes 進行容器化及部署
  • 生產環境中的擴展性考量

微調技術

  • 監督式微調與參數高效微調的對比
  • 數據集準備與清理
  • 特定領域自定義示例

模型運維(Model Ops)與版本控制

  • 模型生命週期管理的最佳實踐
  • 模型版本控制與回滾策略
  • 機械學習模型的 CI/CD 管線

治理與合規

  • 開源部署的安全考量
  • 企業環境中的監控與可審計性
  • 合規框架及負責任的人工智能實踐

監控與可觀測性

  • 追蹤模型漂移及準確性下降
  • 推論性能的儀表化
  • 警報及響應工作流程

案例研究與最佳實踐

  • Mistral 和 Devstral 採用的行業應用案例
  • 平衡成本、性能與控制權
  • 開源模型運維的經驗教訓

總結與後續步驟

最低要求

  • 了解機械學習工作流程
  • 具備 Python 機械學習框架的使用經驗
  • 熟悉容器化與部署環境

受眾對象

  • 機械學習工程師
  • 數據平台團隊
  • 研究工程師

課程分類