Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Διάρκεια 14 Ώρες
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στο Mistral σε Κλίμακα
- Σύνοψη του Mistral Medium 3
- Εισαγωγές απόδοσης έναντι κόστους
- Σκέψεις για κλίμακα επιχειρηματικής κλίμακας
Μοτίβα Ανάπτυξης για LLMs
- Τοπολογίες εξυπηρέτησης και επιλογές σχεδιασμού
- On-premises έναντι cloud αναπτύξεων
- Στρατηγικές hybrid και multi-cloud
Τεχνικές Βελτιστοποίησης Συμπερασμού (Inference)
- Στρατηγικές batching για υψηλή χωρητικότητα
- Μέθοδοι ποσοτικοποίησης για μείωση του κόστους
- Ενίσχυση και εκμετάλλευση GPU
Κλιμακωτότητα και Αξιοπιστία
- Κλιμάκωση συσσωρευμάτων Kubernetes για συμπερασμό
- Εξισορρόπηση φορτίου και δρομολόγηση κίνησης
- Ανθεκτικότητα σε βλάβες και ακεραιότητα (redundancy)
Πλαίσια Ιχνηοθέτησης Κόστους
- Μέτρηση της απόδοσης συμπερασμού ως προς το κόστος
- Διαστασιολόγηση πόρων υπολογισμών και μνήμης
- Παρακολούθηση και συναγερμοί για βελτιστοποίηση
Ασφάλεια και Συμμόρφωση στην Παραγωγή
- Ασφάλεια αναπτύξεων και API
- Σκέψεις για διακυβέρνηση δεδομένων
- Ρυθμιστική συμμόρφωση στην ιχνηοθέτηση κόστους
Σπουδές Περίπτωσης και Καλύτερες Πρακτικές
- Αναφορικές αρχιτεκτονικές για Mistral σε κλίμακα
- Διαπιστώσεις από επιχειρηματικές αναπτύξεις
- Μελλοντικές τάσεις στο αποτελεσματικό συμπερασμό LLM
Σύνοψη και Επόμενα Βήματα
Απαιτήσεις
- Ισχυρή κατανόηση της ανάπτυξης μοντέλων μηχανικής μάθησης (ML).
- Εμπειρία με υποδομές cloud και distributed συστήματα.
- Οικειότητα με στρατηγικές βελτιστοποίησης απόδοσης και βελτιστοποίησης κόστους.
Κοινό-Στόχος
- Μηχανικοί υποδομών
- Cloud αρχιτέκτονες
- Ηγετικά στελέχη MLOps