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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