感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程時長 14 時間:
課程簡介
Mistral 規模化應用入門
- Mistral Medium 3 概述
- 效能與成本的權衡取捨
- 企業規模應用的考量因素
LLM 部署模式
- 推論服務拓撲結構與設計決策
- 本地部署(On-premises)與雲端部署之比較
- 混合式與多雲策略
推論效能優化技術
- 針對高吞吐量的批次處理策略
- 用於降低成本之量化方法
- 加速器與 GPU 利用率優化
可擴展性與可靠性
- 擴展用於推論的 Kubernetes 叢集
- 負載平衡與流量路由
- 容錯機制與冗餘設計
成本工程框架
- 衡量推論成本效益的方法
- 計算資源與記憶體資源的恰當配置(Right-sizing)
- 用於優化的監控與警示機制
生產環境中的安全性與合規性
- 確保部署環境與 API 的安全性
- 資料治理相關考量
- 成本工程中的法規合規性
案例研究與最佳實務
- Mistral 規模化應用的參考架構
- 來自企業部署經驗的教訓與啟示
- 高效能 LLM 推論的未來趨勢
課程總結與後續步驟
最低要求
- 深入理解機器學習模型部署流程
- 具備雲端基礎架構與分散式系統相關經驗
- 熟悉效能調校與成本優化策略
目標受眾
- 基礎架構工程師
- 雲端架構師
- MLOps 負責人