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Plan du cours
Introduction à Mistral à grande échelle
- Aperçu de Mistral Medium 3
- Compromis entre performance et coût
- Considérations à l’échelle d’entreprise
Modèles de déploiement pour les LLM
- Topologies de service et choix de conception
- Déploiements on-premises vs cloud
- Stratégies hybrides et multi-cloud
Techniques d’optimisation de la déduction (inference)
- Stratégies de lotting (batching) pour un haut débit
- Méthodes de quantification pour la réduction des coûts
- Exploitation des accélérateurs et des GPU
Évolutivité et fiabilité
- Dimensionnement des clusters Kubernetes pour la déduction
- Équilibrage de charge et routage du trafic
- Tolérance aux pannes et redondance
Cadres d’ingénierie des coûts
- Mesure de l’efficacité des coûts de déduction
- Bon dimensionnement des ressources de calcul et de mémoire
- Surveillance et alertes pour l’optimisation
Sécurité et conformité en production
- Sécurisation des déploiements et des API
- Considérations relatives à la gouvernance des données
- Conformité réglementaire dans l’ingénierie des coûts
Études de cas et meilleures pratiques
- Architectures de référence pour Mistral à grande échelle
- Leçons tirées des déploiements d’entreprise
- Tendances futures en matière de déduction LLM efficace
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Solide compréhension du déploiement de modèles d’apprentissage automatique
- Expérience avec l’infrastructure cloud et les systèmes distribués
- Familiarité avec les stratégies d’optimisation des performances et des coûts
Public cible
- Ingénieurs d’infrastructure
- Architectes cloud
- Responsables MLOps
14 Heures
