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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

Nombre de participants


Prix par participant

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