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Temario del curso
Introducción a los modelos Devstral y Mistral
- Visión general de los modelos de código abierto de Mistral.
- Licenciamiento Apache-2.0 y adopción empresarial.
- El papel de Devstral en flujos de trabajo de programación y agentes.
Autoalojamiento de modelos Mistral y Devstral
- Preparación del entorno y decisiones de infraestructura.
- Contenedorización y despliegue con Docker/Kubernetes.
- Consideraciones de escalabilidad para uso en producción.
Técnicas de ajuste fino
- Ajuste fino supervisado frente a ajuste eficiente de parámetros.
- Preparación y limpieza del conjunto de datos.
- Ejemplos de personalización específica del dominio.
Operaciones de modelos y control de versiones
- Mejores prácticas para la gestión del ciclo de vida del modelo.
- Estrategias de control de versiones y reversiones de modelos.
- Flujos de trabajo CI/CD para modelos de ML.
Gobernanza y cumplimiento
- Consideraciones de seguridad para despliegues de código abierto.
- Monitoreo y capacidad de auditoría en contextos empresariales.
- Marco de cumplimiento y prácticas de IA responsable.
Monitoreo y observabilidad
- Seguimiento de la deriva del modelo y la degradación de la precisión.
- Instrumentación para el rendimiento de inferencia.
- Flujos de trabajo de alertas y respuesta.
Casos de estudio y mejores prácticas
- Casos de uso industrial de la adopción de Mistral y Devstral.
- Equilibrio entre costo, rendimiento y control.
- Lecciones aprendidas de las Operaciones de Modelos de código abierto.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- Experiencia con marcos de aprendizaje automático basados en Python.
- Conocimiento de entornos de contenedorización y despliegue.
Audiencia
- Ingenieros de ML.
- Equipos de plataformas de datos.
- Ingenieros de investigación.
14 Horas
