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Plan du cours
Introduction à Mistral Medium 3
- Architecture et capacités du modèle
- Comparaison avec les autres modèles Mistral
- Applications clés pour les entreprises
Stratégies de déploiement
- Déploiement basé sur API
- Auto-hébergement avec Docker et Kubernetes
- Considérations hybrides et multi-cloud
Optimisation des performances
- Techniques de lot et de parallélisation
- Quantification et accélération du modèle
- Compromis entre coût et performance
Applications multimodales
- Intégration du traitement du texte et des images
- OCR et intelligence documentaire
- Flux de travail inter-modaux pour les entreprises
Sécurité et conformité
- Localisation des données et considérations de confidentialité
- Contrôle d'accès et autorisations basées sur les rôles
- Tracabilité et gouvernance
Surveillance et observabilité
- Suivi des performances et des dérives
- Pipelines de journaux et de métriques
- Alertes et dépannage
Passage à l'échelle pour les entreprises
- Modèles de mise à l'échelle horizontale et verticale
- Équilibrage de charge et redondance
- Stratégies de reprise après sinistre
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise de Python ou d'un langage de programmation similaire
- Expérience dans le déploiement de modèles de machine learning
- Compréhension des environnements cloud ou conteneurisés
Public cible
- Ingénieurs IA/ML
- Architectes de plateformes
- Équipes MLOps
14 Heures