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Plan du cours

Introduction à Mistral Medium 3

  • Architecture du modèle et capacités
  • Comparaison avec d'autres modèles Mistral
  • Applications clés en entreprise

Stratégies de déploiement

  • Déploiement basé sur des API
  • Auto-hébergement avec Docker et Kubernetes
  • Considérations relatives aux environnements hybrides et multi-clouds

Optimisation des performances

  • Techniques de lot et de parallélisation
  • Quantification et accélération des modèles
  • Arbitrages coût-performance

Applications multimodales

  • Intégration du traitement du texte et des images
  • OCR et intelligence documentaire
  • Workflows intermodalitaires en entreprise

Sécurité et conformité

  • Considérations relatives à la résidence des données et à la vie privée
  • 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 les entreprises

  • Patterns de mise à l'échelle horizontale et verticale
  • Équilibrage de charge et redondance
  • Stratégies de reprise après sinistre

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Maîtrise de Python ou d'un langage de programmation similaire
  • Expérience dans le déploiement de modèles d'apprentissage automatique
  • Comprendre les environnements cloud ou conteneurisés

Public cible

  • Ingénieurs IA/ML
  • Architectes plateformes
  • Équipes MLOps
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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