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 課程時長 14 時間:

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
  • 主要企業應用

部署策略

  • 基於 API 的部署
  • 使用 Docker 和 Kubernetes 進行自託管
  • 混合式與多雲端考量

效能最佳化

  • 批次處理與並行化技術
  • 模型量化與加速
  • 成本與效能的權衡

多模態應用

  • 整合文字與圖像處理
  • OCR 與文件智能
  • 跨模態企業工作流程

安全性與合規性

  • 數據駐留與隱私考量
  • 基於角色的存取與權限
  • 可稽核性與治理

監控與可觀測性

  • 追蹤效能與漂移
  • 日誌與指標管線
  • 告警與故障排除

企業級擴展

  • 水平與垂直擴展模式
  • 負載均衡與冗餘
  • 災難復原策略

總結與後續步驟

最低要求

  • 熟練掌握 Python 或類似程式語言
  • 具備機器學習模型部署經驗
  • 理解雲端或容器化環境

受眾

  • AI/ML 工程師
  • 平台架構師
  • MLOps 團隊

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