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Plan du cours
Introduction à Mistral à grande échelle
- Aperçu de Mistral Medium 3
- Compromis entre performance et coût
- Considérations pour une utilisation à l'échelle d'entreprise
Modèles de déploiement pour les LLMs
- Topologies de service et choix de conception
- Déploiements sur site vs dans le cloud
- Stratégies hybrides et multi-cloud
T techniques d'optimisation de l'inférence
- Stratégies de batch pour un débit élevé
- Méthodes de quantification pour réduire les coûts
- Utilisation des accélérateurs et des GPU
Scalabilité et fiabilité
- Évolutivité des clusters Kubernetes pour l'inférence
- Équilibrage de charge et routage du trafic
- Tolérance aux pannes et redondance
Cadres d'ingénierie des coûts
- Mesure de l'efficacité des coûts d'inférence
- Dimensionnement approprié des ressources de calcul et de mémoire
- Surveillance et alerte pour l'optimisation
Sécurité et conformité en production
- Sécurisation des déploiements et des API
- Considérations de gouvernance des données
- Conformité réglementaire dans l'ingénierie des coûts
Études de cas et bonnes pratiques
- Architectures de référence pour Mistral à grande échelle
- Leçons tirées des déploiements d'entreprise
- Tendances futures en matière d'inférence efficace des LLMs
Synthèse et étapes suivantes
Pré requis
- Compréhension approfondie du déploiement des modèles d'apprentissage automatique
- Expérience avec l'infrastructure cloud et les systèmes distribués
- Familiarité avec les stratégies de réglage des performances et d'optimisation des coûts
PUBLIC VISÉ
- Ingénieurs infrastructure
- Architectes cloud
- Chefs MLOps
14 Heures