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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

Nombre de participants


Prix par participant

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