コース概要

Mistralの大規模展開入門

  • Mistral Medium 3の概要
  • パフォーマンスとコストのトレードオフ
  • エンタープライズスケールでの考慮事項

LLMの展開パターン

  • サーブトポロジーと設計選択肢
  • オンプレミスとクラウドの展開
  • ハイブリッドおよびマルチクラウド戦略

推論最適化技術

  • 高スループットのためのバッチ処理戦略
  • コスト削減のための量子化方法
  • アクセラレータとGPUの利用

スケーラビリティと信頼性

  • 推論用にKubernetesクラスターをスケールさせる
  • ロードバランシングとトラフィックルーティング
  • 障害対策と冗長性

コストエンジニアリングフレームワーク

  • 推論コスト効率の測定
  • 適切なコンピューティングとメモリリソースの選択
  • 最適化のための監視とアラート

生産環境でのセキュリティと準拠

  • 展開とAPIの保護
  • データガバナンスの考慮事項
  • コストエンジニアリングにおける規制準拠

事例研究とベストプラクティス

  • Mistralの大規模展開向けのリファレンスアーキテクチャ
  • エンタープライズ展開から得られた教訓
  • 効率的なLLM推論の将来の傾向

まとめと次なるステップ

要求

  • 機械学習モデルの展開に関する強い理解
  • クラウドインフラストラクチャと分散システムの経験
  • パフォーマンス調整とコスト最適化戦略の知識

対象者

  • インフラエンジニア
  • クラウドアーキテクト
  • MLOpsリード
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

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