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Schulungsübersicht
Einführung in Mistral Medium 3
- Modellarchitektur und Fähigkeiten
- Vergleich mit anderen Mistral-Modellen
- Zentrale Unternehmensanwendungen
Bereitstellungsstrategien
- API-basierte Bereitstellung
- Self-Hosting mit Docker und Kubernetes
- Herausforderungen bei hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen
Performance-Optimierung
- Batching-Techniken und Parallelisierung
- Modellquantisierung und Beschleunigung
- Kosten-Nutzen-Abwägungen
Multimodale Anwendungen
- Integration von Text- und Bildverarbeitung
- OCR und Dokumentenintelligenz
- Kreuzmodale Unternehmensarbeitsabläufe
Sicherheit und Compliance
- Datenresidenz und Datenschutz
- Rollenbasierte Zugriffe und Berechtigungen
- Prüfbarkeit und Governance
Überwachung und Observability
- Verfolgung von Leistung und Drift
- Logging- und Metriken-Pipelines
- Alerting und Fehlerbehebung
Skalierung für Unternehmen
- Horizontale und vertikale Skalierungsmuster
- Lastverteilung und Redundanz
- Strategien zur Disaster Recovery
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundige Kenntnisse in Python oder einer ähnlichen Programmiersprache
- Erfahrung mit der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen
- Verständnis von Cloud- oder containerbasierten Umgebungen
Zielgruppe
- KI-/ML-Ingenieure
- Platform-Architekten
- MLOps-Teams
14 Stunden