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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

Nombre de participants


Prix par participant

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