課程簡介

Mistral大規模應用介紹

  • Mistral Medium 3概述
  • 性能與成本的權衡
  • 企業級規模的考量

大型語言模型的部署模式

  • 服務拓撲與設計選擇
  • 本地部署與雲部署
  • 混合雲與多雲策略

推理優化技術

  • 高吞吐量的批處理策略
  • 降低成本的量化方法
  • 加速器與GPU的利用

可擴展性與可靠性

  • 爲推理擴展Kubernetes集羣
  • 負載均衡與流量路由
  • 容錯與冗餘

成本工程框架

  • 衡量推理成本效率
  • 合理調整計算與內存資源
  • 優化監控與告警

生產環境中的安全與合規

  • 保護部署與API
  • 數據治理考量
  • 成本工程中的法規合規

案例研究與最佳實踐

  • Mistral大規模應用的參考架構
  • 企業部署中的經驗教訓
  • 高效大型語言模型推理的未來趨勢

總結與下一步

最低要求

  • 深入瞭解機器學習模型部署
  • 具備雲基礎設施和分佈式系統的經驗
  • 熟悉性能調優和成本優化策略

受衆

  • 基礎設施工程師
  • 雲架構師
  • MLOps負責人
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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