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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