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Duração 14 horas
Programa do Curso
Introdução aos Modelos Devstral e Mistral
- Visão geral dos modelos de código aberto da Mistral
- Licenciamento Apache-2.0 e adoção empresarial
- O papel do Devstral em fluxos de trabalho de codificação e agentes autônomos
Hospedagem Própria de Modelos Mistral e Devstral
- Preparação do ambiente e escolhas de infraestrutura
- Containerização e implantação com Docker/Kubernetes
- Considerações de escalabilidade para uso em produção
Técnicas de Ajuste Fino
- Ajuste fino supervisionado vs. ajuste eficiente em parâmetros
- Preparação e limpeza de conjuntos de dados
- Exemplos de personalização específica para o domínio
Model Ops e Versionamento
- Boas práticas para gerenciamento do ciclo de vida do modelo
- Versionamento de modelos e estratégias de reversão (rollback)
- Pipelines de CI/CD para modelos de ML
Governança e Conformidade
- Considerações de segurança para implantação de código aberto
- Monitoramento e auditabilidade em contextos empresariais
- Frameworks de conformidade e práticas de IA responsável
Monitoramento e Observabilidade
- Rastreio de deriva de modelo e degradação de precisão
- Instrumentação para desempenho de inferência
- Fluxos de trabalho de alertas e resposta
Estudos de Caso e Boas Práticas
- Casos de uso da indústria na adoção de Mistral e Devstral
- Equilibrando custo, desempenho e controle
- Aprendizados obtidos com Model Ops de código aberto
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina
- Experiência com frameworks de ML baseados em Python
- Familiaridade com containerização e ambientes de implantação
Público-Alvo
- Engenheiros de ML
- Equipes de plataformas de dados
- Engenheiros de pesquisa
