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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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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