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課程簡介

Mistral Medium 3 介紹

  • 模型架構與能力。
  • 與其他 Mistral 模型的比較。
  • 主要企業應用場景。

部署策略

  • 基於 API 的部署方式。
  • 使用 Docker 和 Kubernetes 進行自架部署。
  • 混合雲與多雲端環境考量。

效能最佳化

  • 批處理與平行化技術。
  • 模型量化與加速。
  • 成本與效能的權衡。

多模態應用

  • 整合文字與影像處理。
  • OCR 與文件智慧處理。
  • 跨模態企業工作流程。

安全與合規

  • 資料所在地與隱私考量。
  • 基於角色的存取與權限管理。
  • 可審計性與治理機制。

監控與可觀測性

  • 追蹤效能與數據漂移。
  • 日誌與指標管線。
  • 警報設定與疑難排解。

企業規模擴展

  • 水平與垂直擴展模式。
  • 負載平衡與冗餘機制。
  • 災難恢復策略。

總結與後續步驟

最低要求

  • 熟練使用 Python 或類似程式語言。
  • 具備機器學習模型部署經驗。
  • 理解雲端或容器化環境。

受眾

  • AI/ML 工程師。
  • 平台架構師。
  • MLOps 團隊成員。
 14 小時

課程分類