Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Devstral ve Mistral Modellerine Giriş
- Mistral'ın açık kaynaklı modellerine genel bakış
- Apache-2.0 lisanslama ve kurumsal kabul
- Devstral'ın kodlama ve ajan tabanlı iş akışlarındaki rolü
Mistral ve Devstral Modellerini Kendi Barındırma
- Ortam hazırlığı ve altyapı seçimleri
- Docker/Kubernetes ile kapsülleştirme ve dağıtım
- Üretim kullanımı için ölçeklendirme hususları
İnce Ayar Teknikleri
- Denetli ince ayar vs. parametrik verimli ayarlama
- Veri seti hazırlığı ve temizliği
- Alan bazlı özelleştirme örnekleri
Model Ops ve Sürüm Yönetimi
- Model yaşam döngüsü yönetimi için en iyi uygulamalar
- Model sürümleme ve geri alma stratejileri
- ML modelleri için CI/CD boru hatları
Yönetişim ve Uyum
- Açık kaynak dağıtımında güvenlik hususları
- Kurumsal bağlamda izleme ve denetlenebilirlik
- Uyum çerçeveleri ve sorumlu yapay zeka uygulamaları
İzleme ve Gözlemlenebilirlik
- Model sapmasını ve doğruluk düşüşünü izleme
- Çıkarım performansı için enstrümantasyon
- Uyarı ve yanıt iş akışları
Vaka Çalışmaları ve En İyi Uygulamalar
- Mistral ve Devstral benimsenmesinin sektörel kullanım senaryoları
- maliyet, performans ve kontrol arasında denge kurma
- Açık kaynak Model Ops'tan elde edilen dersler
Özet ve Sonraki Adımlar
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Makine öğrenimi iş akışlarını anlama
- Python tabanlı ML çerçeveleri konusunda deneyim
- Kapsülleştirme ve dağıtım ortamlarıyla aşinalık
Hedef Kitle
- ML mühendisleri
- Veri platformu ekipleri
- Araştırma mühendisleri
14 Saatler
