Schița de curs

Introducere în Mistral la scară largă

  • Panoramă asupra Mistral Medium 3
  • Compromisuri între performanță și cost
  • Considerente pentru implementarea pe scară enterprise

Schemele de implementare pentru LLM-uri

  • Topologii de servire și opțiuni de design
  • Implementări on-premises vs cloud
  • Strategii hibride și multi-cloud

Tehnici de optimizare a inferenței

  • Strategii de batch pentru flux maxim
  • Metode de cuantificare pentru reducerea costurilor
  • Utilizarea acceleratorilor și GPU-urilor

Scalabilitate și fiabilitate

  • Scalarea clusterele Kubernetes pentru inferență
  • Balansarea încărcării de lucru și rutarea traficului
  • Toleranța la defecțiuni și redundanța sistemelor

Cadre de inginerie a costurilor

  • Înmăsurarea eficienței costurilor inferenței
  • Ajustarea resurselor de calcul și memorie
  • Monitorizarea și alertarea pentru optimizare

Siguranța și conformitatea în producție

  • Sigurarea implementărilor și a API-urilor
  • Considerente de guvernanță a datelor
  • Conformitatea reglementară în ingineria costurilor

Cazuri de studiu și cele mai bune practici

  • Arci de referință pentru Mistral la scară largă
  • Lecțiile învățate din implementările enterprise
  • Tendințele viitoare în inferența eficientă a LLM-urilor

Rezumat și următoarele pași

Cerințe

  • O înțelegere puternică a implementării modelelor de învățare automată
  • Experiență cu infrastructura cloud și sistemele distribuite
  • Familiarizarea cu strategiile de optimizare a performanței și costurilor

Audientă

  • Ingineri de infrastructură
  • Arhitecți cloud
  • Lideri MLOps
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite