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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

Nombre de participants


Prix par participant

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