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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