課程簡介

Mistral Medium 3 簡介

  • 模型架構與功能
  • 與其他Mistral模型的比較
  • 關鍵企業應用

部署策略

  • 基於API的部署
  • 使用Docker和Kubernetes自託管
  • 混合雲與多雲考慮

性能優化

  • 批處理與並行化技術
  • 模型量化與加速
  • 成本與性能權衡

多模態應用

  • 文本與圖像處理的集成
  • OCR與文檔智能
  • 跨模態企業工作流

安全與合規

  • 數據駐留與隱私考慮
  • 基於角色的訪問與權限
  • 可審計性與治理

監控與可觀察性

  • 跟蹤性能與漂移
  • 日誌與指標管道
  • 警報與故障排除

企業級擴展

  • 水平與垂直擴展模式
  • 負載均衡與冗餘
  • 災難恢復策略

總結與下一步

最低要求

  • 熟練掌握Python或類似編程語言
  • 具備機器學習模型部署經驗
  • 瞭解雲或容器化環境

受衆

  • AI/ML工程師
  • 平臺架構師
  • MLOps團隊
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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