문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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코스 개요
Devstral과 Mistral 모델 소개
- Mistral의 오픈 소스 모델 개요
- Apache-2.0 라이선싱 및 기업 채택
- Devstral의 코딩 및 에이전트 워크플로우 역할
Mistral 및 Devstral 모델 자체 호스팅
- 환경 준비 및 인프라 선택
- Docker/Kubernetes를 통한 컨테이너화 및 배포
- 생산 환경에서의 확장 고려 사항
미세 조정 기법
- 감독형 미세 조정 vs 파라미터 효율적 조정
- 데이터셋 준비 및 정리
- 도메인 특정 맞춤화 예시
모델 Ops 및 버전 관리
- 모델 라이프사이클 관리 최선책
- 모델 버전 관리 및 롤백 전략
- ML 모델을 위한 CI/CD 파이프라인
거버넌스 및 준수
- 오픈 소스 배포를 위한 보안 고려 사항
- 기업 환경에서의 모니터링 및 감사 가능성
- 준수 프레임워크 및 책임 있는 AI 관행
모니터링 및 관찰 가능성
- 모델 드리프트 및 정확도 저하 추적
- 추론 성능을 위한 도구
- 알람 및 대응 워크플로우
사례 연구 및 최선책
- Mistral 및 Devstral 채택의 산업 사용 사례
- 비용, 성능 및 제어 간의 균형
- 오픈 소스 모델 Ops에서 배운 교훈
요약 및 다음 단계
요건
- 머신러닝 워크플로우에 대한 이해
- Python 기반 ML 프레임워크 경험
- 컨테이너화 및 배포 환경에 대한 숙련도
대상
- ML 엔지니어
- 데이터 플랫폼 팀
- 리서치 엔지니어
14 시간