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Durata 14 ore
Struttura del corso
Introduzione a Mistral Medium 3
- Architettura del modello e funzionalità
- Confronto con altri modelli Mistral
- Principali applicazioni enterprise
Strategie di deployment
- Deployment basato su API
- Self-hosting con Docker e Kubernetes
- Considerazioni su ambienti ibridi e multi-cloud
Ottimizzazione delle prestazioni
- Tecniche di batching e parallelizzazione
- Quantizzazione e accelerazione del modello
- Trade-off tra costi e prestazioni
Applicazioni multimodali
- Integrazione di elaborazione di testo e immagini
- OCR e intelligenza dei documenti
- Flussi di lavoro enterprise cross-modali
Sicurezza e conformità
- Considerazioni su residenza dei dati e privacy
- Accesso e permessi basati sui ruoli
- Tracciabilità e governance
Monitoraggio e osservabilità
- Tracciamento delle prestazioni e del drift
- Pipeline di logging e metriche
- Allerte e troubleshooting
Scalabilità per l'enterprise
- Pattern di scaling orizzontale e verticale
- Bilanciamento del carico e ridondanza
- Strategie di disaster recovery
Sintesi e passi successivi
Requisiti
- Conoscenza della programmazione in Python o di linguaggi simili
- Esperienza nel deployment di modelli di machine learning
- Comprensione degli ambienti cloud o containerizzati
Target di riferimento
- Ingegneri AI/ML
- Architetti di piattaforma
- Team MLOps