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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Mistral Medium 3
- Modellarchitektur und -fähigkeiten
- Vergleich mit anderen Mistral-Modellen
- Wichtige Enterprise-Anwendungen
Deploy-Strategien
- API-basiertes Deployment
- Self-Hosting mit Docker und Kubernetes
- Erwägungen für Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen
Leistungsoptimierung
- Batching- und Parallelisierungstechniken
- Modellquantisierung und Beschleunigung
- Abwägung zwischen Kosten und Leistung
Multimodale Anwendungen
- Integration von Text- und Bildverarbeitung
- OCR und Dokumentenintelligenz
- Unternehmensprozesse über mehrere Modalitäten hinweg
Sicherheit und Compliance
- Erwägungen zur Datenresidenz und Datenschutz
- Rollenbasierte Zugriffssteuerung und Berechtigungen
- Auditierbarkeit und Governance
Monitoring und Beobachtbarkeit
- Verfolgung von Leistung und Drift
- Pipelines für Logging und Metriken
- Alerting und Fehlersuche
Skalierung für den Enterprise-Einsatz
- Muster für horizontales und vertikales Skalieren
- Lastverteilung und Redundanz
- Strategien zur Katastrophenwiederherstellung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Sicherer Umgang mit Python oder einer ähnlichen Programmiersprache
- Erfahrung im Deployment von Machine-Learning-Modellen
- Verständnis von Cloud- oder containerbasierten Umgebungen
Zielgruppe
- AI/ML-Ingenieure
- Platformarchitekten
- MLOps-Teams