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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: