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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a los modelos Devstral y Mistral
- Visión general 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 modelos Mistral y Devstral
- Preparación del entorno y elección de infraestructura
- Contenerización e implementación con Docker/Kubernetes
- Consideraciones de escalabilidad para uso en producción
Técnicas de ajuste fino
- Ajuste fino supervisado frente a ajuste eficiente de parámetros
- Preparación y limpieza de conjuntos de datos
- Ejemplos de personalización específica de dominio
Operaciones de modelos (Model Ops) y versionado
- Buenas prácticas para la gestión del ciclo de vida del modelo
- Estrategias de versionado y reversión (rollback) de modelos
- Flujos de trabajo CI/CD para modelos de ML
Gobernanza y cumplimiento
- Consideraciones de seguridad para el despliegue de código abierto
- Monitoreo y capacidad de auditoría en contextos empresariales
- Marcos de cumplimiento y prácticas de IA responsable
Monitoreo y observabilidad
- Seguimiento de la deriva del modelo y la degradación de precisión
- Instrumentación para el rendimiento de inferencia
- Flujos de trabajo de alertas y respuesta
Estudios de caso y buenas prácticas
- Casos de uso industrial de la adopción de Mistral y Devstral
- Equilibrio entre costos, rendimiento y control
- Lecciones aprendidas de las operaciones de modelos 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 entornos de implementación
Público objetivo
- Ingenieros de ML
- Equipos de plataformas de datos
- Ingenieros de investigación