Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Διάρκεια 14 Ώρες
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στα μοντέλα Devstral και Mistral
- Επισκόπηση των μοντέλων ανοιχτού κώδικα της Mistral
- Αδεία Apache-2.0 και υιοθέτηση σε επιχειρησιακό επίπεδο
- Ο ρόλος του Devstral σε εργασίες κωδικοποίησης και ροές εργασίας agent-based
Αυτοξενία των μοντέλων Mistral και Devstral
- Ετοιμασία περιβάλλοντος και επιλογές υποδομής
- Κόντεινερικότητα και ανάπτυξη με Docker/Kubernetes
- Παραμετρικοί παράγοντες κλίμακας για παραγωγική χρήση
Τεχνικές Προσαρμογής (Fine-Tuning)
- Επιβλέπουσα προσαρμογή έναντι προσαρμογής αποδοτικής σε παραμέτρους
- Προετοιμασία και καθάρισμα σετ δεδομένων
- Παραδείγματα προσαρμογής για συγκεκριμένο τομέα
Model Ops και Διαχείριση Εκδόσεων
- Καλύτερες πρακτικές για τη διαχείριση του κύκλου ζωής των μοντέλων
- Στρατηγικές διαχείρισης εκδόσεων μοντέλων και αναίρεσης (rollback)
- Γραμμές παραγωγής CI/CD για μοντέλα ML
Διακυβέρνηση και Συμμόρφωση
- Θέματα ασφάλειας για ανάπτυξη ανοιχτού κώδικα
- Παρακολούθηση και ελεγκτεράριση σε επιχειρησιακά πλαίσια
- Πλαίσια συμμόρφωσης και πρακτικές υπεύθυνης AI
Παρακολούθηση και Παρατηρησιμότητα (Observability)
- Παρακολούθηση της παρέκκλισης μοντέλου (model drift) και της παραβλέψιμης ακρίβειας
- Οργάνωση για απόδοση έλεγχου (inference performance)
- Ροές εργασιών ειδοποίησης και αντίδρασης
Μελέτες Περίπτωσης και Καλύτερες Πρακτικές
- Χρήσεις στον κλάδο υιοθέτησης Mistral και Devstral
- Ισορροπία κόστους, απόδοσης και ελέγχου
- Διδάγματα από το Model Ops ανοιχτού κώδικα
Συνοψισμός και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Κατανόηση των ροών εργασίας της μηχανικής μάθησης
- Εμπειρία με frameworks ML βασισμένα στο Python
- Οικειότητα με την κόντεινερικότητα και τα περιβάλλοντα ανάπτυξης
Στόχος Δημοσίου
- Μηχανικοί ML
- Ομάδες πλατφορμών δεδομένων
- Μηχανικοί έρευνας
