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 期間 14 時間

コース概要

Mistral Medium 3の紹介

  • モデルアーキテクチャと機能
  • その他のMistralモデルとの比較
  • 主要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およびKubernetesでの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

パフォーマンスの最適化

  • 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
  • ログとメトリクスパイプライン
  • アラートとトラブルシューティング

エンタープライズ向けのスケーリング

  • 水平および垂直スケーリングパターン
  • 負荷分散と冗長性
  • 災害復旧戦略

まとめと次のステップ

要求

  • Pythonまたは同様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に関する経験
  • 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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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