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課程簡介
大規模Mistral簡介
- Mistral Medium 3概述。
- 性能與成本的權衡。
- 企業級規模的考慮。
LLM的部署模式
- 服務拓撲和設計選擇。
- 本地與雲部署。
- 混合雲和多雲策略。
推理優化技術
- 高吞吐量的批處理策略。
- 成本降低的量化方法。
- 加速器和GPU的利用。
可擴展性和可靠性
- 爲推理擴展Kubernetes集羣。
- 負載均衡和流量路由。
- 容錯和冗餘。
成本工程框架
- 測量推理成本效率。
- 合理調整計算和內存資源。
- 監控和優化警報。
生產中的安全與合規
- 保護部署和API。
- 數據治理考慮。
- 成本工程中的法規合規。
案例研究與最佳實踐
- 大規模Mistral的參考架構。
- 企業部署的經驗教訓。
- 高效LLM推理的未來趨勢。
總結與下一步
最低要求
- 對機器學習模型部署有深入瞭解。
- 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 小時