Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στα Devstral και Mistral Μοντέλα

  • Περιγραφή των μοντέλων ανοιχτού πηγαίου κώδικα του Mistral
  • Licensing Apache-2.0 και επιχειρηματική υιοθέτηση
  • Ρόλος του Devstral στην κωδικογράφηση και αγεντικές εργασίες

Αυτόνομη φιλοξενία των μοντέλων Mistral και Devstral

  • Προετοιμασία περιβάλλοντος και επιλογές υποδομής
  • Containerization και φιλοξενία με Docker/Kubernetes
  • Κλιμακωτά σημεία για παραγωγική χρήση

Τεχνικές Προσαρμογής

  • Επίβλεψη προσαρμογής vs εξοικονόμηση τυχών μεταβολών
  • Προετοιμασία και καθαρισμός δεδομένων
  • Παραδείγματα προσαρμογής συγκεκριμένων τομέων

Μοντέλα Ops και έκδοση

  • Καλύτερες πρακτικές για διαχείριση κυκλόζων του μοντέλου
  • Έκδοση μοντέλου και στρατηγικές απόκλισης
  • CI/CD πάιπελάιν για ML μοντέλα

Διαχείριση και συμμόρφωση

  • Σκέψεις για ασφάλεια που ανοίγουν υποδοχή του πηγαίου κώδικα
  • Παρακολούθηση και εξατομικευμένη συγκεκριμένων τομέων στο πλαίσιο επιχειρήσεων
  • Πλαίσια συμμόρφωσης και υπεύθυνη πρακτική AI

Παρακολούθηση και παρατηρητικότητα

  • Καταγραφή μεταβολών μοντέλου και υποχώρηση της ακρίβειας
  • Μέτρηση για επιδόρου-εργασία απόδοση
  • Εξυπηρέτηση προειδοποιήσεων και διαδικασίες αντίδρασης

Σε περιπτώσεις μελετών και καλύτερες πρακτικές

  • Εφαρμογές περιπτώσεων βιομηχανίας του Mistral και Devstral
  • Χτίζοντας ισορροπία ανάμεσα σε κόστος, επιδόρου-εργασία και ρύθμιση
  • Συμπεράσματα που έχουν μαθηθεί από τις εκδοχές των ΤΕΙ μοντέλων

Σύνοψη και επόμενα βήματα

Απαιτήσεις

  • Κατανόηση των ρουτ-μπακ περιπλοκών μαθητικής μηχανής
  • Εμπειρία σε πλαίσια ML με βάση Python
  • Γνώση για containerization και περιβάλλοντα φιλοξενίας

Ακροατήριο

  • ML μηχανικοί
  • Ομάδες πλατφόρμας δεδομένων
  • Έρευνα μηχανικοί
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετοχαστή

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες