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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Mistral a gran escala
- Resumen de Mistral Medium 3
- Compensaciones entre rendimiento y costo
- Consideraciones a escala empresarial
Patrones de implementación para LLMs
- Topologías de servicio y decisiones de diseño
- Implementaciones en las instalaciones vs. en la nube
- Estrategias híbridas y multinube
Técnicas de optimización de inferencia
- Estrategias de batching para alto rendimiento
- Métodos de cuantización para la reducción de costos
- Utilización de aceleradores y GPU
Escalabilidad y confiabilidad
- Escalar clústeres de Kubernetes para inferencia
- Equilibramiento de carga y enrutamiento de tráfico
- Tolerancia a fallos y redundancia
Marco de ingeniería de costos
- Medición de la eficiencia de costo de inferencia
- Ajuste del tamaño de recursos de cómputo y memoria
- Monitoreo y alertas para optimización
Seguridad y cumplimiento normativo en producción
- Seguridad de implementaciones y APIs
- Consideraciones de gobernanza de datos
- Cumplimiento normativo en la ingeniería de costos
Estudios de casos y mejores prácticas
- Arquitecturas de referencia para Mistral a gran escala
- Lecciones aprendidas de implementaciones empresariales
- Tendencias futuras en la inferencia eficiente de LLMs
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido comprensión del despliegue de modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con infraestructura en la nube y sistemas distribuidos
- Familiaridad con estrategias de ajuste de rendimiento y optimización de costos
Público objetivo
- Ingenieros de infraestructura
- Arquitectos de nube
- Líderes de MLOps
