Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
Introduktion till Mistral i Stor Skala
- Översikt över Mistral Medium 3
- Prestanda mot kostnadshandikapp
- Överväganden för företagsstorlek
Distributionsmönster för LLMs
- Serving-topologier och designval
- On-premises mot molnbaserade distributioner
- Hybrid- och multi-molnstrategier
Optimeringstekniker för inferens
- Batchningsstrategier för hög genomströmning
- Kvantiseringsmetoder för kostnadsreduktion
- Användning av acceleratorer och GPU
Skalbarhet och Tillförlitlighet
- Skalning av Kubernetes-kluster för inferens
- Lastbalansering och trafikruttering
- Fel tolerance och redundans
Kostnadsingenjörsramverk
- Mätning av effektivitet i inferenskostnader
- Rätt storlek på beräknings- och minnesresurser
- Övervakning och varningar för optimering
Säkerhet och Konformitet i Produktion
- Säkring av distributioner och API:er
- Överväganden för datastyrning
- Regelbundenhet i kostnadsingenjör
Fallstudier och Bäst Praktik
- Referensarkitekturer för Mistral i stor skala
- Lärdomar från företagsdistributioner
- Framtida trender i effektiv LLM-inferens
Sammanfattning och Nästa Steg
Krav
- Stark förståelse för distribution av maskininlärningsmodeller
- Erfarenhet av molninfrastruktur och distribuerade system
- Kunskap om prestandajustering och strategier för kostnadseffektivitet
Målgrupp
- Infrastrukturingenjörer
- Molnarkitekter
- MLOps-leder
14 timmar