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Durata 14 ore
Struttura del corso
Introduzione a Mistral su larga scala
- Panoramica di Mistral Medium 3
- Compromessi tra prestazioni e costi
- Considerazioni per la scala enterprise
Pattern di deployment per LLM
- Topologie di serving e scelte di design
- Deployment on-premises vs cloud
- Strategie ibride e multi-cloud
Tecniche di ottimizzazione dell'inferenza
- Strategie di batching per il alto throughput
- Metodi di quantizzazione per la riduzione dei costi
- Utilizzo di acceleratori e GPU
Scalabilità e affidabilità
- Scalabilità dei cluster Kubernetes per l'inferenza
- Load balancing e instradamento del traffico
- Tolleranza ai guasti e ridondanza
Framework per l'ingegneria dei costi
- Misurazione dell'efficienza dei costi di inferenza
- Dimensionamento ottimale delle risorse di calcolo e memoria
- Monitoraggio e alerting per l'ottimizzazione
Sicurezza e conformità in produzione
- Sicurezza dei deployment e delle API
- Considerazioni sulla governance dei dati
- Conformità normativa nell'ingegneria dei costi
Studi di caso e best practice
- Architetture di riferimento per Mistral su larga scala
- Lezioni apprese dai deployment enterprise
- Tendenze future nell'inferenza LLM efficiente
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Solida comprensione del deployment di modelli di machine learning
- Esperienza con infrastrutture cloud e sistemi distribuiti
- Conoscenza delle strategie di tuning delle prestazioni e ottimizzazione dei costi
Pubblico di riferimento
- Ingegneri infrastrutturali
- Architect cloud
- Responsabili MLOps