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課程時長 14 時間:
課程簡介
Mistral 大規模應用簡介
- Mistral Medium 3 概覽
- 效能與成本的權衡
- 企業級規模的考量
LLM 部署模式
- 服務拓撲與設計選擇
- 本地部署與雲部署
- 混合與多雲策略
推論優化技術
- 高吞吐量批次處理策略
- 用於降低成本的量化方法
- 加速器與 GPU 利用率
可擴展性與可靠性
- 擴展用於推論的 Kubernetes 叢集
- 負載平衡與流量路由
- 容錯與冗餘
成本工程框架
- 衡量推論成本效率
- 計算與記憶體資源的適當配置
- 用於優化的監控與警示
生產環境中的安全與合規
- 保護部署與 API
- 數據治理考量
- 成本工程中的法規合規
案例研究與最佳實踐
- Mistral 大規模運用的參考架構
- 來自企業部署的經驗教訓
- 高效 LLM 推論的未來趨勢
總結與下一步
最低要求
- 深入理解機器學習模型部署
- 具備雲基礎設施與分布式系統經驗
- 熟悉效能調優與成本優化策略
目標對象
- 基礎設施工程師
- 雲架構師
- MLOps 負責人