Bądźmy w kontakcie
 Czas trwania 14 godzin

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Mistrala w skali

  • Przegląd Mistral Medium 3
  • Kompromisy między wydajnością a kosztami
  • Wyzwania w skali enterprise

Wzorce wdrażania dla LLM

  • Topologie serwowania i decyzje projektowe
  • Wdrożenia lokalne (on-premises) vs w chmurze
  • Strategie hybrydowe i wielochmurowe

Techniki optymalizacji inferencji

  • Strategie batchingu dla wysokiej przepustowości
  • Metody kwantyzacji w celu redukcji kosztów
  • Wykorzystanie akceleratorów i GPU

Skalowalność i niezawodność

  • Skalowanie klastrów Kubernetes do inferencji
  • Balansowanie obciążenia i routowanie ruchu
  • Odporność na awarie i redundancja

Ramowe modele inżynierii kosztów

  • Pomiar efektywności kosztowej inferencji
  • Dopasowanie zasobów obliczeniowych i pamięciowych
  • Monitorowanie i alerty w celu optymalizacji

Bezpieczeństwo i zgodność w środowisku produkcyjnym

  • Zabezpieczanie wdrożeń i API
  • Aspekty zarządzania danymi (governance)
  • Zgodność regulacyjna w inżynierii kosztów

Przypadki studyjne i najlepsze praktyki

  • Architektury referencyjne dla Mistrala w skali
  • Doświadczenia z wdrożeń w środowisku enterprise
  • Przyszłe trendy w efektywnej inferencji LLM

Podsumowanie i dalsze kroki

Wymagania

  • Zaawansowana wiedza z zakresu wdrażania modeli uczenia maszynowego
  • Doświadczenie w pracy z infrastrukturą chmurową i systemami rozproszonymi
  • Znajomość strategii tuningowania wydajności i optymalizacji kosztów

Grupa docelowa

  • Inżynierowie infrastruktury
  • Architekci chmury
  • Liderzy MLOps

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie