コース概要

Mistral Medium 3の概要

  • モデルアーキテクチャと機能
  • 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

展開戦略

  • APIベースの展開
  • DockerとKubernetesを使用した自己ホスティング
  • 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
  • コスト対性能の取捨選択

マルチモーダルアプリケーション

  • テキスト処理と画像処理の統合
  • OCRと文書インテリジェンス
  • クロスマダル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管理
  • 監査可能性とガバナンス

モニタリング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
  • ロードバランシングと冗長性
  • 災害復旧戦略

まとめと次ステップ

要求

  • Pythonや同様のプログラミング言語の習熟度
  • 機械学習モデルの展開経験
  • クラウドまたはコンテナ化された環境の理解

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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

今後のコース

関連カテゴリー