Schița de curs

Introducere în Mistral Medium 3

  • Arhitectura modelului și capacitatea sa
  • Compararea cu alte modele Mistral
  • Aplicații cheie pentru întreprinderi

Strategii de implementare

  • Implementare bazată pe API
  • Găzduire autonomică cu Docker și Kubernetes
  • Considerente hibride și multi-cloud

Optimizarea performanței

  • Tehnici de batch și paralelizare
  • Cuantificarea și accelerarea modelului
  • Soldurile cost-performanță

Aplicații multimodale

  • Integrarea procesării textelor și a imaginilor
  • OCR și inteligența documentară
  • Fluxuri de lucru cross-modal pentru întreprinderi

Siguranță și conformitate

  • Considerente privind rezidența datelor și confidențialitatea
  • Accesul bazat pe roluri și permisiunile utilizatorilor
  • Auditabilitatea și guvernanța

Monitorizare și observabilitate

  • Urmărirea performanței și a defecțiunii
  • Pipeline-uri de logging și metrice
  • Alertere și depistarea problemelor

Scalare pentru întreprinderi

  • Șabloane de scalare orizontală și verticală
  • Balansarea sarcinii și redundanța
  • Sisteme de recuperare după dezastru

Rezumat și următoarele pași

Cerințe

  • Skill in Python sau a limbaj de programare similar
  • Experiență cu implementarea modelelor de învățare automată
  • Înțelegere a mediilor cloud sau containerizate

Audiență

  • Ingineri AI/ML
  • Arhitecți de platformă
  • Echipe MLOps
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite