Kom i kontakt

Kursplan

Introduktion till Mistral i stor skala

  • Översikt över Mistral Medium 3
  • Prestanda vs kostnadskompromisser
  • Betraktelser för enterprise-skala

Distributionsmönster för LLM:er

  • Serveringstopologier och designval
  • På plats vs molndistributioner
  • Hybrida och multi-molnstrategier

Optimeringstekniker för inference

  • Batchningsstrategier för hög genomsprutning
  • Kvantiseringmetoder för kostnadsreducering
  • Acceleratorer och GPU-användning

Skalbarhet och tillförlitlighet

  • Skalning av Kubernetes-klystor för inference
  • Lastbalansering och trafikrutning
  • Fault tolerance och redundans

Kostnadstekniska ramverk

  • Mäta inferencekostnadseffektivitet
  • Rätt storleksättning av beräknings- och minnesresurser
  • Övervakning och larmning för optimering

Säkerhet och efterlevnad i produktion

  • Säkra distributioner och API:er
  • Betraktelser kring datastyrning
  • Regulatorisk efterlevnad inom kostnadsteknik

Fallstudier och bästa praxis

  • Referensarkitekturer för Mistral i stor skala
  • Lärdomar från enterprise-distributioner
  • Framtida trender inom effektiv LLM-inference

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • Styrka förståelse för deployment av maskininlärningsmodeller
  • Erfarenhet av molninfrastruktur och distribuerade system
  • Kunskap om prestandatuning och kostnadsoptimeringsstrategier

Publik

  • Infrastrukturingenjörer
  • Molnarkitekter
  • MLOps-ledare
 14 Timmar

Antal deltagare


Pris per deltagare

Kommande Kurser

Relaterade Kategorier