Plan du cours

Introduction à Mistral Medium 3

  • Architecture du modèle et capacités
  • Comparaison avec les autres modèles Mistral
  • Applications clés pour l'entreprise

Stratégies de déploiement

  • Déploiement basé sur API
  • Hébergement autonome avec Docker et Kubernetes
  • Considérations hybrides et multicloud

Optimisation des performances

  • Techniques de batch et de parallélisation
  • Quantification du modèle et accélération
  • Compromis coût-performance

Applications multimodales

  • Intégration du traitement du texte et des images
  • OCR et intelligence documentaire
  • Workflows d'entreprise cross-modaux

Sécurité et conformité

  • Considérations sur la résidence des données et la confidentialité
  • Accès basé sur les rôles et permissions
  • Auditabilité et gouvernance

Suivi et observabilité

  • Suivi des performances et de l'évolutivité
  • Pipelines de journalisation et de métriques
  • Alerting et dépannage

Mise à l'échelle pour les entreprises

  • Modèles de mise à l'échelle horizontale et verticale
  • Balancement de charge et redondance
  • Stratégies de reprise après sinistre

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Maitrise du Python ou d'un langage de programmation similaire
  • Expérience dans le déploiement de modèles d'apprentissage automatique
  • Compréhension des environnements cloud ou conteneurisés

Public cible

  • Ingénieurs IA/ML
  • Architectes de plateforme
  • Équipes MLOps
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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