Formation Mistral AI

Description

Cette formation Mistral AI vous permettra de comprendre, entraîner et déployer les modèles de la gamme Mistral.

Pendant 3 jours, vous apprendrez à :

• Installer, configurer et exécuter les modèles Mistral localement
• Créer vos propres datasets et fine-tuner un modèle avec LoRA
• Évaluer et comparer les performances des versions Mistral
• Déployer un modèle fine-tuné sur un serveur ou via API
• Intégrer un assistant Mistral dans une application web sécurisée

Le projet fil rouge de la formation consistera à fine-tuner Devstral sur des tickets de code internes pour créer un assistant de développement IA capable d’expliquer, compléter ou corriger du code Python et d’analyser des images de diagrammes techniques.

Public

Cette formation s'adresse aux développeur·se·s, data scientists, ingénieur·e·s IA souhaitant entraîner, personnaliser et déployer des modèles Mistral open-weights.

Les objectifs

• Comprendre l’écosystème et les modèles de Mistral AI
• Manipuler et exécuter des modèles open-weights localement
• Préparer et nettoyer un dataset d’instruction tuning
• Appliquer un fine-tuning PEFT/LoRA avec HuggingFace
• Déployer un modèle fine-tuné via vLLM ou Ollama
• Sécuriser et superviser un modèle déployé

Pré-requis

• Bases solides en Python et en machine learning
• Être à l’aise avec Git et la ligne de commande
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Mistral AI

Jour 1 – Comprendre et manipuler les modèles Mistral

• Introduction à Mistral AI et ses modèles
  • Découverte des modèles Mistral 7B, Devstral et Magistral Small 1.2
  • Différences entre open-weight et modèles propriétaires
  • Exemples d’applications concrètes (génération de code, documentation, debug automatique)
• Architecture et multimodalité des modèles Mistral
  • Rappel du fonctionnement Transformer / Mixture of Experts (MoE)
  • Multimodalité : encodage et fusion texte/vision dans Magistral
  • Dernières évolutions : raisonnement audio, perception contextuelle
• Mise en place de l’environnement
  • Égalisation interactive sur les bases Python/ML
  • Installation et configuration : transformers, vLLM, Ollama, accelerate
  • Chargement et test de Mistral 7B et Devstral : premiers prompts et paramètres de génération
• Analyse des performances
  • Benchmark rapide : latence, mémoire, coût
  • Impact de la quantization (4-bit vs 8-bit)
  • Comparaison Devstral vs Mistral 7B

Mises en pratiques :

• Installation et test de Devstral sur des exemples simples de tickets GitHub et snippets Python afin de valider la capacité du modèle à comprendre et compléter du code

Jour 2 – Préparation et fine-tuning de modèles Mistral

• Préparation du dataset
  • Collecte de données : extraire des tickets, commits, ou conversations Slack (anonymisés)
  • Nettoyage et formatage JSONL (instruction / réponse)
  • Vérification RGPD : suppression d’informations sensibles
• Fine-tuning avec HuggingFace (PEFT/LoRA)
  • Introduction au fine-tuning paramétriquement efficace (PEFT)
  • Application à Devstral : création d’adapters LoRA et gestion des checkpoints
  • Quantization 8-bit pour accélérer l’entraînement sur GPU modernes
• Évaluation du modèle
  • Métriques : perplexité, BLEU, HumanEval pour la génération de code
  • Détection basique des biais : consignes et ton du modèle
  • Comparaison avec Mistral Medium 3 (API propriétaire) pour situer les performances

Mises en pratiques :

• Fine-tuner Devstral sur un jeu de tickets internes anonymisés
• Évaluer les performances sur un corpus de bugs simulés et comparer les réponses du modèle avant/après fine-tuning

Jour 3 – Déploiement et intégration du modèle fine-tuné

• Optimisation et export
  • Conversion en safetensors et GGUF pour Ollama / vLLM
  • Export multimodal (Magistral : vision + texte)
  • Compression pour déploiement sur serveur ou edge device
• Déploiement sécurisé
  • Mise en place d’un serveur d’inférence FastAPI + vLLM
  • Sécurité : prévention des prompt injections, utilisation des guards Mistral
  • Hébergement souverain : OVH, Scaleway, HuggingFace Spaces
• Intégration et supervision
  • Interface utilisateur : intégration dans Streamlit (chat + upload de code ou image)
  • Monitoring : métriques coût, latence, biais avec MLflow Lite
  • Logs d’anomalie et supervision continue du modèle

Mises en pratiques :

• Déployer l’assistant Devstral fine-tuné sous forme d’application web : chat interactif permettant d’expliquer du code, suggérer des correctifs et décrire des images de diagrammes avec Magistral
• Intégration d’un test de sécurité et d’un monitoring éthique basique

Télécharger le programme

FAQ

8 raisons de participer à une formation Human Coders

• Satisfaction client élevée : Un taux de statisfaction de 4,6/5 depuis 2012 (sur 1736 sessions réalisées). 99% des participants se disent satisfaits de nos formations
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