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Plan du cours
Introduction à Mistral Medium 3
- Architecture du modèle et capacités
- Comparaison avec les autres modèles Mistral
- Applications clés pour l'entreprise
Stratégies de déploiement
- Déploiement basé sur API
- Hébergement autonome avec Docker et Kubernetes
- Considérations hybrides et multicloud
Optimisation des performances
- Techniques de batch et de parallélisation
- Quantification du modèle et accélération
- Compromis coût-performance
Applications multimodales
- Intégration du traitement du texte et des images
- OCR et intelligence documentaire
- Workflows d'entreprise cross-modaux
Sécurité et conformité
- Considérations sur la résidence des données et la confidentialité
- Accès basé sur les rôles et permissions
- Auditabilité et gouvernance
Suivi et observabilité
- Suivi des performances et de l'évolutivité
- Pipelines de journalisation et de métriques
- Alerting et dépannage
Mise à l'échelle pour les entreprises
- Modèles de mise à l'échelle horizontale et verticale
- Balancement de charge et redondance
- Stratégies de reprise après sinistre
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Maitrise du Python ou d'un langage de programmation similaire
- Expérience dans le déploiement de modèles d'apprentissage automatique
- Compréhension des environnements cloud ou conteneurisés
Public cible
- Ingénieurs IA/ML
- Architectes de plateforme
- Équipes MLOps
14 Heures