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Plan du cours
Introduction à Mistral à grande échelle
- Vue d'ensemble de Mistral Medium 3.
- Arsenal entre performances et coûts.
- Considérations à l'échelle de l'entreprise.
Modèles de déploiement pour les LLM
- Topologies de service et choix de conception.
- Déploiements sur site versus cloud.
- Stratégies hybrides et multi-cloud.
Techniques d'optimisation de l'inférence
- Stratégies de regroupement par lots pour un débit élevé.
- Méthodes de quantification pour réduire les coûts.
- Utilisation des accélérateurs et 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.
Cadre d'ingénierie des coûts
- Mesure de l'efficacité du coût d'inférence.
- Droit dimensionnement des ressources de calcul et de mémoire.
- Surveillance et alerting pour l'optimisation.
Sécurité et conformité en production
- Sécurisation des déploiements et des API.
- Considérations relatives à la gouvernance des données.
- Conformité réglementaire dans l'ingénierie des coûts.
Études de cas et meilleures pratiques
- Architectures de référence pour Mistral à grande échelle.
- Leçons tirées des déploiements en entreprise.
- Tendances futures pour l'inférence LLM efficace.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension approfondie du déploiement de modèles d'apprentissage automatique.
- Expérience avec les infrastructures cloud et les systèmes distribués.
- Maîtrise des stratégies d'optimisation des performances et des coûts.
Public visé
- Ingénieurs en infrastructure.
- Architectes cloud.
- Chefs de projet MLOps.
14 Heures
