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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

人數


每位參與者的報價

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