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課程簡介
大規模 Mistral 入門
- Mistral Medium 3 概述
- 效能與成本的權衡
- 企業級擴展考量
LLM 部署模式
- 服務拓撲與設計選擇
- 本地部署與雲部署對比
- 混合及多雲策略
推理優化技術
- 針對高吞吐量的批處理策略
- 用於降低成本的量化方法
- 加速器與 GPU 利用率
擴展性與可靠性
- 擴展 Kubernetes 集群以支持推理
- 負載均衡與流量路由
- 容錯與冗餘設計
成本工程框架
- 衡量推理成本效率
- 精確配置計算與內存資源
- 用於優化的監控與警報
生產環境中的安全性與合規性
- 部署與 API 的安全保障
- 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 大規模部署的參考架構
- 來自企業部署的經驗教訓
- 高效 LLM 推理的未來趨勢
總結與後續步驟
最低要求
- 深入理解機器學習模型部署
- 具備雲基礎設施及分布式系統經驗
- 熟悉效能調優與成本優化策略
適用對象
- 基礎設施工程師
- 雲架構師
- MLOps 負責人
14 小時
