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Temario del curso
Introducción a Mistral a escala
- Visión general de Mistral Medium 3.
- Compensaciones entre rendimiento y costo.
- Consideraciones a escala empresarial.
Patrones de implementación para LLM
- Topologías de servicio y decisiones de diseño.
- Implementaciones en instalaciones propias frente a la nube.
- Estrategias híbridas y multi-cloud.
Técnicas de optimización de inferencia
- Estrategias de agrupación para alto rendimiento.
- Métodos de cuantización para reducción de costos.
- Uso de aceleradores y GPU.
Escalabilidad y confiabilidad
- Escalamiento de clústeres de Kubernetes para inferencia.
- Balanceo de carga y enrutamiento de tráfico.
- Tolerancia a fallos y redundancia.
Marco de ingeniería de costos
- Medición de la eficiencia de costos de inferencia.
- Dimensionamiento adecuado de recursos de cómputo y memoria.
- Monitoreo y alertas para optimización.
Seguridad y cumplimiento en producción
- Seguridad de implementaciones y APIs.
- Consideraciones de gobernanza de datos.
- Cumplimiento normativo en ingeniería de costos.
Casos de estudio y mejores prácticas
- Arquitecturas de referencia para Mistral a escala.
- Lecciones aprendidas de implementaciones empresariales.
- Tendencias futuras en inferencia eficiente de LLM.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento sólido 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.
14 Horas