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Plan du cours
Introduction à Mistral à grande échelle
- Vue d'ensemble de Mistral Medium 3
- Arbitrages 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 par rapport au cloud
- Stratégies hybrides et multi-cloud
Techniques d'optimisation de l'inférence
- Stratégies de regroupement (batching) pour un haut débit
- Méthodes de quantification pour la réduction des 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 de l'ingénierie des coûts
- Mesure de l'efficacité des coûts d'inférence
- Droit dimensionnement des ressources de calcul et de mémoire
- Surveillance et alertes pour l'optimisation
Sécurité et conformité en production
- Sécurisation des déploiements et des APIs
- Considérations relatives à la gouvernance des données
- Conformité réglementaire dans l'ingénierie des coûts
Études de cas et bonnes pratiques
- Architectures de référence pour Mistral à grande échelle
- Leçons tirées des déploiements en entreprise
- Tendances futures pour une inférence LLM efficace
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Bonne compréhension du déploiement de modèles d'apprentissage automatique
- Expérience avec l'infrastructure cloud et les systèmes distribués
- Connaissance des stratégies de réglage des performances et d'optimisation des coûts
Public cible
- Ingénieurs infrastructure
- Architectes cloud
- Chefs de projet MLOps
14 Heures