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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

Nombre de participants


Prix par participant

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