Kurzusleírás

Bevezetés a Mistral nagy léptékbe

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

Üzembe helyezési minták LLM-ekhez

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

Inferencia optimalizálási technikák

  • Kötegelt feldolgozási stratégiák magas átviteli sebességhez
  • Kvantálási módszerek költségcsökkentéshez
  • Gyorsítók 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 optimalizáláshoz

Biztonság és megfelelőség üzemi környezetben

  • Üzembe helyezések és API-k biztonságossá tétele
  • Adatirányítási megfontolások
  • Szabályozási megfelelőség a költségmérnöki munkában

Esettanulmányok és ajánlott gyakorlatok

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

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Erős megértése a gépi tanulási modellek üzembe helyezésének
  • Tapasztalat felhőalapú infrastruktúrával és elosztott rendszerekkel
  • Ismeret a teljesítményhangolás és költségoptimalizálási stratégiák terén

Közönség

  • Infrastruktúramérnökök
  • Felhőarchitektusok
  • MLOps vezetők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák