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기간 14 시간
코스 개요
Devstral 및 Mistral 모델 소개
- Mistral의 오픈소스 모델 개요
- Apache-2.0 라이선싱 및 엔터프라이즈 채택
- 코딩 및 에이전틱 워크플로에서 Devstral의 역할
Mistral 및 Devstral 모델 셀프 호스팅
- 환경 준비 및 인프라 선택
- Docker/Kubernetes를 이용한 컨테이너화 및 배포
- 프로덕션 사용을 위한 스케일링 고려사항
파인튜닝 기법
- 지도 학습 기반 파인튜닝 vs 매개변수 효율적 튜닝
- 데이터셋 준비 및 클리닝
- 도메인 특화 커스터마이징 예시
모델 오퍼레이션 및 버전 관리
- 모델 라이프사이클 관리 모범 사례
- 모델 버전 관리 및 롤백 전략
- ML 모델을 위한 CI/CD 파이프라인
거버넌스 및 컴플라이언스
- 오픈소스 배포 시 보안 고려사항
- 엔터프라이즈 환경에서의 모니터링 및 감사 가능성
- 컴플라이언스 프레임워크 및 책임 있는 AI 관행
모니터링 및 관측 가능성
- 모델 드리프트 및 정확도 저하 추적
- 추론 성능을 위한 계측(Instrumentation)
- 경보 및 대응 워크플로
사례 연구 및 모범 사례
- Mistral 및 Devstral 채택의 산업별 사용 사례
- 비용, 성능, 컨트롤의 균형 맞추기
- 오픈소스 모델 오퍼레이션에서의 교훈
요약 및 다음 단계
요건
- 머신러닝 워크플로에 대한 이해
- Python 기반 ML 프레임워크 사용 경험
- 컨테이너화 및 배포 환경에 대한 친숙함
대상 독자
- ML 엔지니어
- 데이터 플랫폼 팀
- 리서치 엔지니어