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Plan du cours
Introduction à Mistral Medium 3
- Architecture du modèle et capacités
- Comparaison avec d'autres modèles Mistral
- Applications entrepreneuriales clés
Stratégies de déploiement
- Déploiement basé sur l'API
- Auto-hébergement avec Docker et Kubernetes
- Considérations hybrides et multi-cloud
Optimisation des performances
- Techniques de groupement et de parallélisation
- Quantification et accélération du modèle
- Compromis coût-performances
Applications multimodales
- Intégration du traitement du texte et de l'image
- OCR et intelligence documentaire
- Workflows entreprise inter-modaux
Sécurité et conformité
- Considérations liées à la résidence des données et à la confidentialité
- Accès et autorisations basés sur les rôles
- Traçabilité et gouvernance
Surveillance et observabilité
- Suivi des performances et de la dérive
- Pipelines de journalisation et de métriques
- Alertes et dépannage
Mise à l'échelle pour l'entreprise
- Patterns de mise à l'échelle horizontale et verticale
- Répartition de charge et redondance
- Stratégies de récupération après sinistre
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise de Python ou d'un langage de programmation similaire
- Expérience avec le déploiement de modèles d'apprentissage automatique
- Compréhension des environnements cloud ou conteneurisés
Audience
- Ingénieurs en IA/ML
- Architectes de plateformes
- Équipes MLOps
14 Heures
