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Schulungsübersicht
Einführung in Mistral im großen Maßstab
- Überblick über Mistral Medium 3
- Abwägung von Leistungsfähigkeit und Kosten
- Berücksichtigung von Enterprise-Scalability
Implementierungsmuster für LLMs
- Serving-Topologien und Designentscheidungen
- On-Premises- vs. Cloud-Implementierungen
- Hybride und Multi-Cloud-Strategien
Techniken zur Inferenzoptimierung
- Batching-Strategien für hohen Durchsatz
- Quantisierungsmethoden zur Kostensenkung
- Nutzung von Accelerator und GPU-Auslastung
Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit
- Skalierung von Kubernetes-Clustern für Inferenz
- Load Balancing und Traffic-Routing
- Fehlertoleranz und Redundanz
Rahmenwerke für Kosten-Engineering
- Messung der Kosteneffizienz der Inferenz
- Anpassung (Right-Sizing) von Rechen- und Speicherressourcen
- Überwachung und Alarmierung zur Optimierung
Sicherheit und Compliance im Produktivbetrieb
- Sicherung von Implementierungen und APIs
- Erwägungen zur Datenverwaltung
- Regulatorische Compliance im Kosten-Engineering
Fallstudien und Best Practices
- Referenzarchitekturen für Mistral im großen Maßstab
- Erfahrungen aus Enterprise-Implementierungen
- Zukunftstrends in der effizienten LLM-Inferenz
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Solides Verständnis des Deployment von Machine-Learning-Modellen
- Erfahrung mit Cloud-Infrastruktur und verteilten Systemen
- Kenntnisse in Performance-Tuning und Kostenoptimierungsstrategien
Zielgruppe
- Infrastruktur-Ingenieure
- Cloud-Architekten
- MLOps-Verantwortliche
14 Stunden