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コース概要
Mistral Medium 3の紹介
- モデルアーキテクチャと機能
- 他のMistralモデルとの比較
- 主なエンタープライズアプリケーション
デプロイ戦略
- APIベースのデプロイ
- DockerとKubernetesを用いたセルフホスティング
- ハイブリッドおよびマルチクラウドの考慮事項
パフォーマンス最適化
- バッチ処理と並列化技術
- モデルの量子化と高速化
- コストとパフォーマンスのトレードオフ
マルチモーダルアプリケーション
- テキストと画像処理の統合
- OCRとドキュメントインテリジェンス
- クロスモーダルのエンタープライズワークフロー
セキュリティとコンプライアンス
- データレジデンシーとプライバシーの考慮事項
- ロールベースのアクセスと権限
- 監査可能性とガバナンス
監視とオブザーバビリティ
- パフォーマンスとドリフトの追跡
- ロギングとメトリクスパイプライン
- アラート設定とトラブルシューティング
エンタープライズ向けスケーリング
- 水平スケーリングと垂直スケーリングパターン
- ロードバランスと冗長性
- ディザスタリカバリー戦略
まとめと次のステップ
要求
- Pythonまたは類似のプログラミング言語への習熟
- 機械学習モデルのデプロイメント経験
- クラウドまたはコンテナ化環境の理解
対象者
- AI/MLエンジニア
- プラットフォームアーキテクト
- MLOpsチーム
14 時間
