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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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