Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

Bevezetés a Mistral nagy léptékbe

  • A Mistral Medium 3 áttekintése
  • Teljesítmény és költség kompromisszumok
  • Vállalati léptékű megfontolások

LLM-ek üzembe helyezési mintái

  • Kiszolgálási topológiák és tervezési döntések
  • Helyszíni vs felhős üzembe helyezések
  • Hibrid és többfelhős stratégiák

Inferencia optimalizálási technikák

  • Kötegelési stratégiák magas átviteli sebességhez
  • Kvantálási módszerek költségcsökkentéshez
  • Gyorsító és GPU kihasználtság

Skálázhatóság és megbízhatóság

  • Kubernetes klaszterek skálázása inferenciához
  • Terheléselosztás és forgalomirányítás
  • Hibatűrés és redundancia

Költségmérnöki keretrendszerek

  • Inferencia költséghatékonyság mérése
  • Számítási és memória erőforrások méretezése
  • Figyelés és riasztás optimalizálás érdekében

Biztonság és megfelelőség a termelésben

  • Üzembe helyezések és API-k biztonságba helyezése
  • Adatirányítási megfontolások
  • Szabályozási megfelelőség a költségmérnöki területen

Esettanulmányok és ajánlott eljárások

  • Referencia architektúrák a Mistral nagy léptékben
  • Tapasztalatok a vállalati üzembe helyezésekből
  • Jövőbeli trendek a hatékony LLM inferenciában

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Erős megértés a gépi tanulási modellek üzembe helyezéséről
  • Tapasztalat felhőinfrastruktúrával és elosztott rendszerekkel
  • Ismeret a teljesítményhangolás és költségoptimalizálási stratégiák terén

Célközönség

  • Infrastruktúra mérnökök
  • Felhőarchitektusok
  • MLOps vezetők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák