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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 los flujos de trabajo de codificación y agentes
Autoalojamiento de modelos Mistral y Devstral
- Preparación del entorno y elección de infraestructura
- Contenerización y despliegue con Docker/Kubernetes
- Consideraciones de escalabilidad 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 específica de dominio
Model Ops y versionado
- Mejores prácticas para la gestión del ciclo de vida de los modelos
- Versionado de modelos y estrategias de reversión
- Flujos de integración y entrega continua (CI/CD) para modelos de ML
Gobernanza y cumplimiento normativo
- Consideraciones de seguridad para el despliegue de código abierto
- Monitoreo y capacidad de auditoría en contextos empresariales
- Marco de cumplimiento y prácticas de IA responsable
Monitoreo y observabilidad
- Seguimiento del desplazamiento del modelo (model drift) 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 en la industria de adopción de Mistral y Devstral
- Equilibrio entre costos, rendimiento y control
- Lecciones aprendidas del Model Ops de código abierto
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Experiencia con marcos de aprendizaje automático basados en Python
- Familiaridad con la contenerización y entornos de despliegue
Público objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Equipos de plataformas de datos
- Ingenieros de investigación
