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Programa do Curso
Introdução ao Mistral em Escala
- Visão geral do Mistral Medium 3
- Trocas entre desempenho e custo
- Considerações para escala empresarial
Padrões de Implantação para LLMs
- Topologias de serviço e escolhas de design
- Implantações em ambiente local vs. na nuvem
- Estratégias híbridas e multi-nuvem
Técnicas de Otimização de Inferência
- Estratégias de batching para alta capacidade de processamento
- Métodos de quantização para redução de custos
- Utilização de aceleradores e GPUs
Escalabilidade e Confiabilidade
- Escala de clusters Kubernetes para inferência
- Balanceamento de carga e roteamento de tráfego
- Tolerância a falhas e redundância
Frameworks de Engenharia de Custos
- Medição da eficiência de custo de inferência
- Sizing adequado de recursos de computação e memória
- Monitoramento e alertas para otimização
Segurança e Conformidade em Produção
- Proteção de implantações e APIs
- Considerações sobre governança de dados
- Conformidade regulatória em engenharia de custos
Estudos de Caso e Melhores Práticas
- Arquiteturas de referência para o Mistral em escala
- Lições aprendidas com implantações empresariais
- Tendências futuras na inferência eficiente de LLMs
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Forte compreensão da implantação de modelos de aprendizado de máquina
- Experiência com infraestrutura de nuvem e sistemas distribuídos
- Familiaridade com estratégias de ajuste de desempenho e otimização de custos
Público-Alvo
- Engenheiros de infraestrutura
- Arquitetos de nuvem
- Líderes de MLOps
14 Horas