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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 codificación y agentes.
Autoalojamiento de los modelos Mistral y Devstral
- Preparación del entorno y elección de infraestructura.
- Contenedorización y despliegue con Docker/Kubernetes.
- Consideraciones de escalabilidad para el 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 para dominios específicos.
Gestión de Model Ops y control de versiones
- Mejores prácticas para la gestión del ciclo de vida de los modelos.
- Estrategias de control de versiones y retroceso de modelos.
- Pipelines de CI/CD para modelos de ML.
Gobernanza y cumplimiento normativo
- Consideraciones de seguridad para el despliegue de código abierto.
- Monitoreo y auditabilidad en contextos empresariales.
- Marcos de cumplimiento y prácticas de IA responsable.
Monitoreo y observabilidad
- Rastreo 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 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 frameworks de ML basados en Python.
- Conocimiento sobre contenedorización y entornos de despliegue.
Público objetivo
- Ingenieros de ML.
- Equipos de plataformas de datos.
- Ingenieros de investigación.
14 Horas
