Lépjen kapcsolatba velünk
 Időtartalma 14 órák

Kurzusleírás

A Mistral méretezése bevezetése

  • A Mistral Medium 3 áttekintése
  • Teljesítmény és költség kompromisszumai
  • Vállalati méretű megfontolások

LLM-ek kiadási mintái

  • Kiszolgálási topológiák és tervezési döntések
  • Inhouse vs. felhőalapú kiadások
  • Hibrid és multi-cloud stratégiák

Inferencia optimalizációs technikák

  • Kötetkezelési stratégiák a nagy átbitévi képesség érdekében
  • Kvantálási módszerek a költségcsökkentéshez
  • Gyorsítókártyák és GPU-hasznosítás

Méretezhetőség és megbízhatóság

  • Kubernetes-claszterek méretezése inferenciára
  • Terheléselosztás és forgalomirányítás
  • Hibátolerancia és redundancia

Költségmérnöki keretrendszerek

  • Inferencia-költséghatékonyság mérése
  • Számítási és memóriahatékony erőforrások méretezése
  • Figyelés és riasztás az optimalizálás céljából

Biztonság és compliance a gyártási környezetben

  • Kiadások és API-k biztonsága
  • Adatkezelési megfontolások
  • Jogi megfelelés a költségmérnökségben

Esettanulmányok és jó gyakorlatok

  • Referenciaarchitektúrák a méretezett Mistralhoz
  • Tanulságok vállalati kiadásokból
  • Jövőbeli trendek a hatékony LLM inferenciában

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Mélyedre hatoló megértése a gépi tanulás modellek kiadásának
  • Tapasztalat a felhő-infrastruktúrával és elosztott rendszerekkel
  • Ismeret a teljesítményhangolás és a költségoptimalizációs stratégiákról

Közönség

  • Infrastruktúra mérnökök
  • Felhőarchitektusok
  • MLOps vezérkornokok

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák