Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do Mistralu ve velkém měřítku
- Přehled Mistral Medium 3
- Kompromisy mezi výkonem a náklady
- Podnikovát škálování a zvláštní podmínky
Vzorce nasazení pro LLM
- Topologie servisu a architektonická rozhodnutí
- Nasazení na místě vs. v cloudu
- Hybridní a multi-cloud strategie
Techniky optimalizace inferen
- Strategie batchování pro vysokou propustnost
- Metody kvantizace pro snížení nákladů
- Využití akcelerátorů a GPU
Škálovatelnost a spolehlivost
- Škálování Kubernetes klastrů pro inferenci
- Rozdělování zátěže a směrování provozu
- Tolerance chyb a redundance
Rámce pro inženýrství nákladů
- Měření efektivnosti nákladů na inferenci
- Odpovídající rozměření výpočetních prostředků a paměti
- Monitoring a alarmování pro optimalizaci
Zabezpečení a soulad s předpisy ve výrobě
- Zabezpečení nasazení a API
- Zvažování správy dat
- Soulad s regulačními předpisy v oblasti inženýrství nákladů
Případové studie a nejlepších praktik
- Referenční architektury pro Mistral ve velkém měřítku
- Poučení z podnikových nasazení
- Budoucí trendy v efektivní inferenci LLM
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pevné pochopení nasazení modelů strojového učení
- Zkušenosti s cloudovou infrastrukturou a distribuovanými systémy
- Znalost strategií ladění výkonu a optimalizace nákladů
Cílová skupina
- Inženýři infrastruktury
- Cloudoví architekti
- Vedoucí MLOps týmů
14 Hodiny
