Machine Learning : État de l'art et bonnes pratiques
- Durée
- Durée :2 jours
- Niveau
- Niveau :Intermédiaire
- Certification
- Certification :Non
Qu'est-ce que spécialiser et auto-héberger un modèle Mistral ?
Mistral publie une partie de son catalogue en poids ouverts, ce qui autorise deux libertés que la plupart des fournisseurs n'accordent pas : entraîner le modèle sur ses propres données, et le faire tourner sur sa propre infrastructure. Spécialiser consiste à ajuster un modèle existant pour qu'il excelle sur une tâche étroite, en adoptant le format, le vocabulaire ou le style attendus ; ce que l'on obtient soit par le service d'entraînement managé de l'éditeur, soit en autonomie sur les poids ouverts. Auto-héberger consiste à servir ce modèle derrière son propre moteur d'inférence, sur ses propres machines, sans qu'aucune donnée ne sorte du périmètre. Les deux gestes se rejoignent naturellement : un modèle spécialisé sur poids ouverts doit bien être hébergé quelque part.
Pourquoi suivre une formation Spécialiser et auto-héberger les modèles Mistral ?
Parce que la spécialisation est le levier le plus coûteux des trois dont on dispose, et le plus souvent choisi à tort : un prompt mieux construit ou un corpus documentaire bien branché règlent la majorité des cas, pour une fraction du prix. Parce qu'un modèle entraîné sans jeu d'évaluation constitué au préalable ne peut pas être comparé au modèle d'origine, et qu'on ne saura donc jamais s'il apporte quoi que ce soit. Parce que l'auto-hébergement se justifie tantôt par une contrainte réglementaire, tantôt par une économie à l'échelle, et que ces deux raisons n'imposent ni le même dimensionnement ni le même niveau de service. Ces trois jours conduisent un cas d'usage réel du premier arbitrage jusqu'au modèle en production, chiffré et supervisé.
Objectif opérationnel :
Savoir spécialiser un modèle Mistral sur ses propres données, l'évaluer objectivement et l'exploiter en production sur sa propre infrastructure.
Objectif pédagogiques :
À l'issue de cette formation Spécialiser et auto-héberger les modèles Mistral, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
Public cible :
Ingénieurs MLOps, data scientists, développeurs IA et architectes techniques chargés de spécialiser un modèle sur des données métier ou d'exploiter un modèle de langage sur l'infrastructure de l'entreprise. Les décideurs cherchant à arbitrer un mode de déploiement sans le mettre en œuvre sont orientés vers la formation Gouvernance et souveraineté IA avec Mistral.
Prérequis :
Maîtrise de Python à un niveau permettant d'écrire et de déboguer un traitement de données de façon autonome, les manipulations de jeux d'entraînement se faisant intégralement en Python. Notions de fondamentaux de l'apprentissage automatique : jeu d'entraînement et jeu de test, sur-apprentissage, métriques d'évaluation. Pratique de Linux en ligne de commande et de la conteneurisation, mobilisées lors de la mise en service. Aucune expérience préalable de l'entraînement de modèles de langage n'est requise, ni aucune connaissance de l'écosystème Mistral.
J'évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Les participants conduisent un cas d'usage complet, du premier arbitrage jusqu'au modèle spécialisé mis en service et chiffré, sur machines équipées de GPU. Environ 70 % de la formation est consacré à la pratique. Chacun repart avec ses jeux de données documentés, ses mesures d'évaluation comparées au modèle de base et sa fiche de dimensionnement matériel.
Date de mise à jour du programme : 19/08/2026
Aucune session disponible pour cette période.
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