문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
Devstral 및 Mistral 모델 소개
- Mistral의 오픈소스 모델 개요
- Apache-2.0 라이선싱 및 기업 도입
- 코딩 및 에이전트 워크플로우에서의 Devstral 역할
Mistral 및 Devstral 모델 셀프 호스팅
- 환경 준비 및 인프라 선택
- Docker/Kubernetes를 활용한 컨테이너화 및 배포
- 프로덕션 사용 시 확장성 고려사항
파인튜닝 기법
- 감독 학습 파인튜닝 대 파라미터 효율적 튜닝
- 데이터셋 준비 및 정제
- 도메인별 커스터마이징 예시
모델 오퍼레이션(MLOps) 및 버전 관리
- 모델 라이프사이클 관리 모범 사례
- 모델 버전管理及 롤백 전략
- ML 모델용 CI/CD 파이프라인
거버넌스 및 컴플라이언스
- 오픈소스 배포 시 보안 고려사항
- 기업 환경에서의 모니터링 및 감사 가능성
- 컴플라이언스 프레임워크 및 책임 있는 AI 실천
모니터링 및 관찰 가능성(Observability)
- 모델 드리프트 및 정확도 저하 추적
- 추론 성능 계측(Instrumentation)
- 경보 및 대응 워크플로우
케이스 스터디 및 모범 사례
- Mistral 및 Devstral 도입 사례의 업계 활용
- 비용, 성능, 통제력 간의 균형 맞추기
- 오픈소스 MLOps에서의 교훈
요약 및 다음 단계
요건
- 머신러닝 워크플로우에 대한 이해
- Python 기반 ML 프레임워크 사용 경험
- 컨테이너화 및 배포 환경에 대한 숙지
대상 청중
- ML 엔지니어
- 데이터 플랫폼 팀
- 연구 엔지니어
14 시간
