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Programa do Curso
Introdução ao Mistral em Escala
- Visão geral do Mistral Medium 3
- Trade-offs entre performance e custo
- Considerações em escala empresarial
Padrões de Implantação para LLMs
- Topologias de serving e escolhas de design
- Implantações on-premises vs. na nuvem
- Estratégias híbridas e multi-cloud
Técnicas de Otimização de Inferência
- Estratégias de batch processing para alta produtividade
- Métodos de quantização para redução de custos
- Utilização de aceleradores e GPUs
Escalabilidade e Confiabilidade
- Escalonamento de clusters Kubernetes para inferência
- Balanceamento de carga e roteamento de tráfego
- Tolerância a falhas e redundância
Ferramentas de Engenharia de Custo
- Medição da eficiência de custo de inferência
- Ajuste correto (right-sizing) de recursos de computação e memória
- Monitoramento e alertas para otimização
Segurança e Conformidade em Produção
- Segurança de implantações e APIs
- Considerações de governança de dados
- Conformidade regulatória na engenharia de custos
Estudos de Caso e Melhores Práticas
- Arquiteturas de referência para Mistral em escala
- Lições aprendidas em implantações empresariais
- Tendências futuras na inferência eficiente de LLMs
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento sólido de implantação de modelos de machine learning
- Experiência com infraestrutura de nuvem e sistemas distribuídos
- Familiaridade com estratégias de tuning de performance e otimização de custos
Público-Alvo
- Engenheiros de infraestrutura
- Arquitetos de nuvem
- Líderes de MLOps
14 Horas