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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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