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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 自託管
- 混合與多云環境考量
效能最佳化
- 批處理與平行化技術
- 模型量化與加速
- 成本與效能的權衡
多模態應用程式
- 整合文字與影像處理
- OCR 與文件智能
- 跨模態企業工作流程
安全與合規
- 資料 residency 與隱私考量
- 基於角色的存取與權限
- 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
- 警報與故障排除
企業擴展
- 水平與垂直擴展模式
- 負載平衡與冗餘
- 災難恢復策略
總結與後續步驟
最低要求
- 精通 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
目標受眾
- AI/ML 工程師
- 平台架構師
- MLOps 團隊
14 小時