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课程大纲
Mistral规模化简介
- Mistral Medium 3概览
- 性能与成本的权衡
- 企业级考虑因素
LLM部署模式
- 服务拓扑与设计选择
- 本地部署与云端部署
- 混合云与多云策略
推理优化技术
- 高吞吐量的批处理策略
- 降低成本的量化方法
- 加速器与GPU利用率
可扩展性与可靠性
- 扩展Kubernetes集群以支持推理
- 负载均衡与流量路由
- 容错与冗余
成本工程框架
- 衡量推理成本效率
- 合理调整计算和内存资源
- 监控与告警以优化
生产环境中的安全与合规
- 保护部署和API安全
- 数据治理考虑因素
- 成本工程中的法规遵从
案例研究与最佳实践
- Mistral规模化参考架构
- 企业部署的经验教训
- 高效LLM推理的未来趋势
总结与后续步骤
要求
- 对机器学习模型部署有深入理解
- 具备云基础设施和分布式系统经验
- 熟悉性能调优和成本优化策略
目标学员
- 基础设施工程师
- 云架构师
- MLOps负责人
14 小时
