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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à Mistral à grande échelle

  • Aperçu de Mistral Medium 3
  • Compromis entre performances et coûts
  • Considérations à l'échelle de l'entreprise

Modèles de déploiement pour les LLM

  • Topologies de service et choix de conception
  • Déploiements sur site vs cloud
  • Stratégies hybrides et multi-cloud

Techniques d'optimisation de l'inférence

  • Stratégies de lot (batching) pour un débit élevé
  • Méthodes de quantification pour réduire les coûts
  • Utilisation des accélérateurs et des GPU

Évolutivité et fiabilité

  • Mise à l'échelle des clusters Kubernetes pour l'inférence
  • Équilibrage de charge et routage du trafic
  • Tolérance aux pannes et redondance

Frameworks d'ingénierie des coûts

  • Mesure de l'efficacité des coûts d'inférence
  • Ajustement 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 sur la 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 apprises des déploiements d'entreprise
  • Tendances futures en matière d'inférence LLM efficace

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Solide compréhension du déploiement de modèles de machine learning
  • Expérience avec l'infrastructure cloud et les systèmes distribués
  • Connaissance des stratégies d'optimisation des performances et des coûts

Public cible

  • Ingénieurs infrastructure
  • Architectes cloud
  • Responsables MLOps

Nombre de participants


Prix par participant

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