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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a los modelos Devstral y Mistral
- Resumen de los modelos de código abierto de Mistral
- Licencia Apache-2.0 y adopción empresarial
- El papel de Devstral en los flujos de trabajo de codificación y agentes
Autoalojamiento de los modelos Mistral y Devstral
- Preparación del entorno y selección de infraestructura
- Contenerización e implementación con Docker/Kubernetes
- Consideraciones sobre la escalabilidad para su uso en producción
Técnicas de ajuste fino
- Ajuste fino supervisado vs. ajuste eficiente en parámetros
- Preparación y limpieza de conjuntos de datos
- Ejemplos de personalización específica por dominio
Model Ops y gestión de versiones
- Mejores prácticas para la gestión del ciclo de vida del modelo
- Estrategias de versionamiento y reversión de modelos
- Pipelines de CI/CD para modelos de ML
Gobernanza y cumplimiento normativo
- Consideraciones de seguridad para la implementación de código abierto
- Monitoreo y auditoría en contextos empresariales
- Marco de cumplimiento normativo y prácticas de IA responsable
Monitoreo y observabilidad
- Seguimiento del desplazamiento del modelo y la degradación de la precisión
- Instrumentación para el rendimiento de la inferencia
- Flujos de trabajo de alertas y respuesta
Estudios de caso y mejores prácticas
- Casos de uso de la adopción de Mistral y Devstral en la industria
- Equilibrio entre costo, rendimiento y control
- Lecciones aprendidas del Model Ops de código abierto
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- Experiencia con marcos de trabajo de ML basados en Python.
- Conocimiento de la contenerización y los entornos de implementación.
Público objetivo
- Ingenieros de ML.
- Equipos de plataformas de datos.
- Ingenieros de investigación.
