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コース概要
Devstral と Mistral モデルの紹介
- Mistral のオープンソースモデルの概要
- Apache-2.0 ライセンスとエンタープライズ導入
- Devstral がコーディングとエージェンシーワークフローに果たす役割
Mistral と Devstral モデルのセルフホスティング
- 環境準備とインフラストラクチャ選択
- Docker/Kubernetes を使用したコンテナ化と展開
- プロダクション利用のスケーリング考慮事項
ファインチューニング手法
- 教師ありファインチューニングとパラメータ効率的なチューニング
- データセットの準備とクリーニング
- ドメイン固有のカスタマイゼーション例
モデルオペレーションとバージョン管理
- モデルライフサイクル管理のベストプラクティス
- モデルバージョン管理とロールバック戦略
- ML モデル用の CI/CD パイプライン
ガバナンスとコンプライアンス
- オープンソース展開のセキュリティ考慮事項
- エンタープライズコンテキストでの監視と追跡可能性
- コンプライアンスフレームワークと責任ある AI プラクティス
監視と可観測性
- モデルのドリフトと精度低下の追跡
- 推論パフォーマンスのための計装
- アラートおよび対応ワークフロー
事例研究とベストプラクティス
- Mistral と Devstral の導入に関する業界ユースケース
- コスト、パフォーマンス、およびコントロールのバランス
- オープンソースのモデルオペレーションから得られる教訓
まとめと次なるステップ
要求
- 機械学習ワークフローの理解
- Python ベースの ML フレームワークの使用経験
- コンテナ化と展開環境の知識
対象者
- ML エンジニア
- データプラットフォームチーム
- 研究エンジニア
14 時間