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Durée 14 heures
Plan du cours
Introduction à Mistral Medium 3
- Architecture et capacités du modèle
- Comparaison avec d'autres modèles Mistral
- Applications clés pour les entreprises
Stratégies de déploiement
- Déploiement basé sur l'API
- Auto-hébergement avec Docker et Kubernetes
- Considérations pour les environnements hybrides et multi-cloud
Optimisation des performances
- Techniques de groupement et de parallélisation
- Quantification et accélération du modèle
- Compromis entre coût et performance
Applications multimodales
- Intégration du traitement du texte et des images
- OCR et intelligence documentaire
- Flux de travail intermodaux pour les entreprises
Sécurité et conformité
- Considérations relatives à la résidence des données et à la confidentialité
- Accès et permissions basés sur les rôles
- Audibilité et gouvernance
Surveillance et observabilité
- Suivi des performances et de la dérive
- Chaînes de journalisation et de métriques
- Alertes et dépannage
Échelle pour les entreprises
- Modèles de mise à l'échelle horizontale et verticale
- Équilibrage de charge et redondance
- Stratégies de reprise après sinistre
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise de Python ou d'un langage de programmation similaire
- Expérience du déploiement de modèles d'apprentissage automatique
- Compréhension des environnements cloud ou conteneurisés
Public cible
- Ingénieurs IA/ML
- Architectes de plateformes
- Équipes MLOps