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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