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Schulungsübersicht

Einblick in die Devstral- und Mistral-Modelle

  • Übersicht über die Open-Source-Modelle von Mistral
  • Die Apache-2.0-Lizenz sowie deren Anwendung im Unternehmensumfeld
  • Die Rolle von Devstral bei Programmierung und agentenbasierten Workflows

Selbsthosting der Mistral- und Devstral-Modelle

  • Vorbereitung der Umgebung sowie Auswahl geeigneter Infrastrukturen
  • Containerisierung und Deployment mittels Docker bzw. Kubernetes
  • Skalierungsaspekte für den produktiven Einsatz

Feinabstimmungstechniken

  • Unterschiede zwischen überwachtem Feinabstimmen und parameter-effizienten Methoden
  • Erstellung sowie Bereinigung geeigneter Datensätze
  • Praktische Beispiele zur Anpassung der Modelle an bestimmte Anwendungsfälle

Model Operations und Versionierung

  • Bewährte Verfahren zum Management des gesamten Lebenszyklus von Modellen
  • Strategien zur Versionierung sowie zum Zurücksetzen auf frühere Modelle
  • Einsatz von CI/CD-Pipelines für ML-Modelle

Governance und Compliance

  • Sicherheitsaspekte bei der Implementierung Open-Source-basierter Modelle
  • Überwachung und Nachvollziehbarkeit in unternehmenskritischen Kontexten
  • Relevante Compliance-Richtlinien sowie verantwortungsvolle KI-Praktiken

Überwachung und Beobachtbarkeit

  • Erkennung von Modelldrift oder nachlassender Genauigkeit
  • Messung der Inferenzleistung und Reaktionszeiten<\/li
  • Konfiguration von Warnungen sowie Abläufen zur Problembehebung

Fallstudien und bewährte Praktiken

  • Praktische Beispiele aus der Industrie, in denen Mistral- und Devstral-Modelle erfolgreich eingesetzt wurden
  • Ausgewogene Abwägung zwischen Kosten, Leistung und Kontrolle
  • Erkenntnisse aus der Praxis beim Management Open-Source-basierter Modelle

Zusammenfassung und weitere Schritte

Voraussetzungen

  • Grundverständnis der Abläufe im maschinellen Lernen
  • Erfahrung mit Python-basierten ML-Frameworks
  • Bekanntschaft mit Containerisierung und Deploymentszenarien

Zielgruppe

  • ML-Ingenieure
  • Datenplattform-Teams
  • Forschungsingenieure
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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