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Struttura del corso
Introduzione a Mistral Medium 3
- Architettura del modello e capacità
- Confronto con altri modelli Mistral
- Applicazioni chiave per le imprese
Strategie di Deploy
- Deploy basato su API
- Self-hosting con Docker e Kubernetes
- Considerazioni sulle architetture ibride e multi-cloud
Ottimizzazione delle Prestazioni
- Tecniche di batch e parallelizzazione
- Quantizzazione del modello e accelerazione
- Bilanciamento tra costi e prestazioni
Applicazioni Multimodal
- Integrazione della elaborazione di testo e immagini
- OCR e intelligenza documentale
- Flussi di lavoro cross-modal per le imprese
Sicurezza e Conformità
- Considerazioni sulla residenza dei dati e sulla privacy
- Gestione degli accessi basati sui ruoli e delle autorizzazioni
- Auditabilità e governance
Monitoraggio e Osservabilità
- Tracciamento delle prestazioni e del drift
- Pipeline di logging e metriche
- Allerting e risoluzione dei problemi
Scalabilità per l'Impresa
- Pattern di scalabilità orizzontale e verticale
- Bilanciamento del carico e ridondanza
- Strategie di recovery da disastri
Riassunto e Passaggi Successivi
Requisiti
- Padronanza di Python o linguaggio di programmazione simile
- Esperienza nella distribuzione di modelli di machine learning
- Comprensione degli ambienti cloud o containerizzati
Pubblico di riferimento
- Ingegneri AI/ML
- Architetti di piattaforma
- Team MLOps
14 Ore