Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Mistral a escala
- Vista general de Mistral Medium 3
- Compromisos entre rendimiento y costo
- Consideraciones a escala empresarial
Patrones de despliegue para LLM
- Topologías de servicio y decisiones de diseño
- Despliegues en local (on-premises) vs. en la nube
- Estrategias híbridas y multinode (multi-cloud)
Técnicas de optimización de inferencia
- Estrategias de loteo (batching) para alto rendimiento
- Métodos de cuantización para reducción de costos
- Utilización de aceleradores y GPU
Escala y fiabilidad
- Escalar clústeres de Kubernetes para inferencia
- Equilibración de carga y enrutamiento de tráfico
- Tolerancia a fallos y redundancia
Marcos de ingeniería de costos
- Medición de la eficiencia de costos de inferencia
- Tamaño adecuado (right-sizing) de recursos de computación y memoria
- Monitoreo y alertas para optimización
Seguridad y cumplimiento normativo en producción
- Seguridad de despliegues y APIs
- Consideraciones de gobernanza de datos
- Cumplimiento regulatorio en la ingeniería de costos
Estudios de caso y mejores prácticas
- Arquitecturas de referencia para Mistral a escala
- Lecciones aprendidas de despliegues empresariales
- Tendencias futuras en la inferencia eficiente de LLM
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido comprensión del despliegue de modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con infraestructura en la nube y sistemas distribuidos
- Conocimiento de estrategias de ajuste de rendimiento y optimización de costos
Público objetivo
- Ingenieros de infraestructura
- Arquitectos de nube
- Líderes de MLOps
