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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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