课程大纲

Mistral大规模应用介绍

  • Mistral Medium 3概述
  • 性能与成本的权衡
  • 企业级规模的考量

大型语言模型的部署模式

  • 服务拓扑与设计选择
  • 本地部署与云部署
  • 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的利用

可扩展性与可靠性

  • 为推理扩展Kubernetes集群
  • 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
  • 合理调整计算与内存资源
  • 优化监控与告警

生产环境中的安全与合规

  • 保护部署与API
  • 数据治理考量
  • 成本工程中的法规合规

案例研究与最佳实践

  • Mistral大规模应用的参考架构
  • 企业部署中的经验教训
  • 高效大型语言模型推理的未来趋势

总结与下一步

要求

  • 深入了解机器学习模型部署
  • 具备云基础设施和分布式系统的经验
  • 熟悉性能调优和成本优化策略

受众

  • 基础设施工程师
  • 云架构师
  • MLOps负责人
 14 小时

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