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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 flujos de trabajo de codificación y agentes
Autoalojamiento de los Modelos Mistral y Devstral
- Preparación del entorno y elección de infraestructura
- Contenerización y despliegue con Docker/Kubernetes
- Consideraciones de escalado para uso en producción
Técnicas de Ajuste Fino
- Ajuste fino supervisado vs. ajuste eficiente de parámetros
- Preparación y limpieza de conjuntos de datos
- Ejemplos de personalización para dominios específicos
Model Ops y Control de Versiones
- Mejores prácticas para la gestión del ciclo de vida del modelo
- Estrategias de control de versiones y reversión de modelos
- Pipelines CI/CD para modelos de ML
Gobernanza y Cumplimiento
- Consideraciones de seguridad para el despliegue de código abierto
- Monitoreo y auditoría 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 industrial de la adopción de Mistral y Devstral
- Equilibrio entre costo, rendimiento y control
- Lecciones aprendidas de la 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 la contenerización y entornos de despliegue.
Público Objetivo
- Ingenieros de ML.
- Equipos de plataformas de datos.
- Ingenieros de investigación.
