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課程簡介
Mistral Medium 3 介紹
- 模型架構與功能特性
- 與其他 Mistral 模型的比較
- 關鍵企業級應用場景
部署策略
- 基於 API 的部署
- 使用 Docker 和 Kubernetes 進行自託管
- 混合式與多雲端架構的考量
效能優化
- 批次處理與並行化技術
- 模型量化與加速
- 成本與效能的權衡
多模態應用
- 整合文本與圖像處理
- OCR 與文件智能
- 跨模態企業工作流
安全性與合規性
- 數據驻留與隱私考量
- 基於角色的訪問與權限管理
- 審計能力與治理
監控與可觀測性
- 追蹤效能與模型漂移
- 日誌與指標管道
- 警報與故障排查
企業級擴展性
- 水平與垂直擴展模式
- 負載平衡與冗餘
- 災難恢復策略
總結與下一步
最低要求
- 熟練掌握 Python 或類似編程語言
- 具備機器學習模型部署經驗
- 了解雲端或容器化環境
適合對象
- AI/ML 工程師
- 平台架構師
- MLOps 團隊
14 小時
