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 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

即將到來的課程

課程分類