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Temario del curso

Introducción a los modelos Devstral y Mistral

  • Descripción 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 codificación y agentes

Autoalojamiento de modelos Mistral y Devstral

  • Preparación del entorno y elección de infraestructura
  • Contenedorización y despliegue con Docker/Kubernetes
  • Consideraciones de escalado para uso en producción

Técnicas de ajuste fino

  • Ajuste fino supervisado frente a ajuste eficiente en parámetros
  • Preparación y limpieza de conjuntos de datos
  • Ejemplos de personalización específica por dominio

Model Ops y versionado

  • Mejores prácticas para la gestión del ciclo de vida de modelos
  • Estrategias de versionado y reversión de modelos
  • Pipelines de CI/CD para modelos de ML

Gobernanza y cumplimiento normativo

  • Consideraciones de seguridad para despliegues de código abierto
  • Monitoreo y auditoría en contextos empresariales
  • Marco de cumplimiento y prácticas de IA responsable

Monitoreo y observabilidad

  • Rastreo de deriva del modelo y degradación de la precisión
  • Instrumentación para el rendimiento de inferencia
  • Canales de alerta y respuesta

Casos de estudio y mejores prácticas

  • Casos de uso industriales de la adopción de Mistral y Devstral
  • Equilibrio entre costo, rendimiento y control
  • Lecciones aprendidas en Model Ops de código abierto

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
  • Experiencia con marcos de ML basados en Python
  • Conocimiento de entornos de contenedorización y despliegue

Público objetivo

  • Ingenieros de ML
  • Equipos de plataformas de datos
  • Ingenieros de investigación
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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