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期間 14 時間
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概要
- Apache-2.0ライセンスとエンタープライズ採用
- コーディングおよびエージェントワークフローにおけるDevstralの役割
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構成の選択
- Docker/Kubernetesを用いたコンテナ化とデプロイメント
- 本番利用のためのスケーリング考慮事項
ファインチューニング技術
- 教師ありファインチューニングとパラメータ効率チューニングの比較
- データセットの準備とクリーニング
- ドメイン別カスタマイズの例
Model Opsとバージョニング
- モデルライフサイクル管理のベストプラクティス
- モデルのバージョニングとロールバック戦略
- MLモデルのためのCI/CDパイプライン
ガバナンスとコンプライアンス
- オープンソースデプロイメント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におけるモニタリングと監査可能性
- 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
モニタリングとオブザーバビリティ
- モデルドリフトと精度劣化の追跡
- 推論パフォーマンスのための計測
- アラートとレスポンスワークフロー
ケーススタディとベストプラクティス
- MistralとDevstral採用の業界ユースケース
- コスト、パフォーマンス、制御のバランス
- オープンソースModel Opsから得た教訓
まとめと次のステップ
要求
- 機械学習ワークフローに関する理解
- PythonベースのMLフレームワークでの経験
- コンテナ化およびデプロイメント環境への熟悉
対象読者
- 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