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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à Mistral à grande échelle

  • Aperçu de Mistral Medium 3
  • Compromis entre performances et coûts
  • Considérations pour une échelle d'entreprise

Modèles de déploiement pour les LLM

  • Topologies de service et choix de conception
  • Déploiements sur site vs cloud
  • Stratégies hybrides et multi-cloud

Techniques d'optimisation de l'inférence

  • Stratégies de groupement pour un haut débit
  • Méthodes de quantification pour la réduction des coûts
  • Accélérateurs et utilisation des GPU

Évolutivité et fiabilité

  • Mise à l'échelle des clusters Kubernetes pour l'inférence
  • Équilibrage de charge et routage du trafic
  • Tolérance aux pannes et redondance

Cadres de génie des coûts

  • Mesure de l'efficacité des coûts d'inférence
  • Dimensionnement adéquat des ressources de calcul et de mémoire
  • Surveillance et alertes pour l'optimisation

Sécurité et conformité en production

  • Sécurisation des déploiements et des API
  • Considérations en matière de gouvernance des données
  • Conformité réglementaire dans le génie des coûts

Études de cas et bonnes pratiques

  • Architectures de référence pour Mistral à grande échelle
  • Leçons tirées des déploiements d'entreprise
  • Tendances futures en matière d'inférence LLM efficace

Sommaire et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension solide du déploiement de modèles d'apprentissage automatique
  • Expérience en infrastructure cloud et systèmes distribués
  • Familiarité avec les stratégies d'optimisation des performances et des coûts

Public cible

  • Ingénieurs en infrastructure
  • Architectes cloud
  • Responsables MLOps

Nombre de participants


Prix par participant

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