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Durée 14 heures
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 l'API
- Auto-hébergement avec Docker et Kubernetes
- Considérations pour les environnements hybrides et multi-cloud
Optimisation des performances
- Techniques de lotissement (batching) et de parallélisation
- Quantification et accélération du modèle
- Compromis coût-performance
Applications multimodales
- Intégration du traitement texte et image
- OCR et intelligence documentaire
- Flux de travail inter-modaux pour les entreprises
Sécurité et conformité
- Considérations relatives à la résidence des données et à la vie privée
- Accès et permissions basés sur les rôles
- Traçabilité et gouvernance
Surveillance et observabilité
- Suivi des performances et de la dérive du modèle
- Pipelines de journalisation et de métriques
- Alertes et dépannage
Scalabilité pour les entreprises
- Modèles de scalabilité 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 du déploiement de modèles d'apprentissage automatique
- Compréhension des environnements cloud ou conteneurisés
Public cible
- Ingénieurs IA/ML
- Architectes de plateformes
- Équipes MLOps