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Struttura del corso
Introduzione a Mistral su Scala Ampia
- Panoramica di Mistral Medium 3
- Compromessi tra prestazioni e costi
- Considerazioni per la scala aziendale
Modelli di Deployment per LLM
- Topologie di serving e scelte di progettazione
- Distribuzioni on-premises vs cloud
- Strategie ibride e multi-cloud
Tecniche di Ottimizzazione dell'Inferenza
- Strategie di batching per l'altaThroughput
- Metodi di quantizzazione per la riduzione dei costi
- Sfruttamento di acceleratori e GPU
Scalabilità e Affidabilità
- Scalabilità dei cluster Kubernetes per l'inferenza
- Bilanciamento del carico e instradamento del traffico
- Tolleranza ai guasti e ridondanza
Framework di Ingegneria dei Costi
- Misurazione dell'efficienza dei costi di inferenza
- Dimensionamento ottimale delle risorse di calcolo e memoria
- Monitoraggio e allerta per l'ottimizzazione
Sicurezza e Conformità in Produzione
- Sicurezza delle distribuzioni e delle API
- Considerazioni sulla governance dei dati
- Conformità normativa nell'ingegneria dei costi
Casi di Studio e Best Practices
- Architetture di riferimento per Mistral su scala ampia
- Lezioni apprese da implementazioni aziendali
- Tendenze future nell'inferenza LLM efficiente
Sintesi e Prossimi Passi
Requisiti
- Solida comprensione del deployment di modelli di machine learning.
- Esperienza con infrastrutture cloud e sistemi distribuiti.
- Familiarità con le strategie di tuning delle prestazioni e ottimizzazione dei costi.
Pubblico Target
- Ingegneri di infrastruttura
- Architetti cloud
- Responsabili MLOps
14 ore
