Schița de curs

Introducere în Mistral la Scală

  • Prezentare generală a Mistral Medium 3
  • Compromisuri între performanță și cost
  • Considerații pentru scară enterprise

Modele de Implementare pentru LLM

  • Topologii de servire și alegeri de design
  • Implementări on-premises vs cloud
  • Strategii hibride și multi-cloud

Tehnici de Optimizare a Inferenței

  • Strategii de batching pentru debit ridicat
  • Metode de cuantizare pentru reducerea costurilor
  • Utilizarea acceleratorilor și a GPU-urilor

Scalabilitate și Fiabilitate

  • Scalarea clusterelor Kubernetes pentru inferență
  • Echilibrarea sarcinii și rutarea traficului
  • Toleranță la defecte și redundanță

Cadre de Inginerie a Costurilor

  • Măsurarea eficienței costurilor de inferență
  • Dimensionarea corectă a resurselor de calcul și memorie
  • Monitorizare și alerte pentru optimizare

Securitate și Conformitate în Producție

  • Securizarea implementărilor și API-urilor
  • Considerații de guvernanță a datelor
  • Conformitate reglementară în inginerie de cost

Studii de Caz și Bune Practici

  • Arhitecturi de referință pentru Mistral la scară
  • Lecții învățate din implementările enterprise
  • Tendințe viitoare în inferența eficientă a LLM

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegere solidă a implementării modelelor de machine learning
  • Experiență cu infrastructura cloud și sisteme distribuite
  • Cunoaștere a strategiilor de optimizare a performanței și a costurilor

Publicul Țintă

  • Ingineri de infrastructură
  • Arhitecți de cloud
  • Lideri MLOps
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite