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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