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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 enterprise clés
Stratégies de déploiement
- Déploiement basé sur les API
- Auto-hébergement avec Docker et Kubernetes
- Considérations sur les architectures hybrides et multi-cloud
Optimisation des performances
- Techniques de batch et de parallélisation
- Quantification et accélération du modèle
- Compromis coût-performance
Applications multimodales
- Intégration du traitement du texte et de l'image
- OCR et intelligence documentaire
- Flux de travail enterprise inter-modaux
Sécurité et conformité
- Résidentialité des données et considérations de confidentialité
- Accès et permissions basés sur les rôles
- Auditabilité et gouvernance
Surveillance et observabilité
- Suivi des performances et du dérive (drift)
- Pipelines de journalisation et de métriques
- Alertes et dépannage
Passage à l'échelle pour l'entreprise
- Modèles de scalabilité horizontale et verticale
- Équilibrage de charge et redondance
- Stratégies de reprise après sinistre
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise de Python ou d'un langage de programmation similaire
- Expérience du déploiement de modèles de machine learning
- Compréhension des environnements cloud ou conteneurisés
Public cible
- Ingénieurs IA/ML
- Architectes de plateforme
- Équipes MLOps