Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
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