Plan Szkolenia

Wprowadzenie do ekosystemu Mistral AI

  • Przegląd modeli Mistral (Medium 3, Le Chat Enterprise, Devstral)
  • Pozycja w ekosystemie agentowej sztucznej inteligencji
  • Kluczowe cechy i różnice

Zasady projektowania agentów

  • Czym jest agent AI
  • Definiowanie ról, pamięci i narzędzi agenta
  • Agenty korporacyjne vs deweloperskie

Praktyczne zastosowanie Mistral Medium 3

  • Konfiguracja i ustawienia modelu
  • Dostrajanie i optymalizacja wnioskowania
  • Przepływy pracy multimodalne i kodowe

Budowanie z Devstral

  • Projektowanie agentów zorientowane na kod
  • Integracja Devstral do rozumienia kodu
  • Najlepsze praktyki dla asystentów inżynierskich

Integracja Le Chat Enterprise

  • Wdrażanie Le Chat dla agentów korporacyjnych
  • Integracja RBAC, SSO i zgodności
  • Łączenie aplikacji korporacyjnych i magazynów danych

Kompletne przepływy pracy agentów

  • Łączenie Mistral Medium 3, Devstral i Le Chat
  • Budowanie wielonarzędziowych przepływów pracy (łączniki, API, źródła danych)
  • Wzorce Grounding i RAG

Wdrażanie i zarządzanie

  • Wdrażanie samodzielne vs API
  • Monitorowanie, logowanie i obserwowalność
  • Uwzględnianie kosztów, wydajności i zgodności

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Znajomość programowania w Pythonie
  • Doświadczenie w przepływach pracy związanych z uczeniem maszynowym
  • Znajomość API i integracji modeli

Grupa docelowa

  • Inżynierowie AI
  • Architekci rozwiązań
  • Zespoły zajmujące się stosowanym uczeniem maszynowym
  • Deweloperzy produktów
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie