课程大纲

Mistral Medium 3 简介

  • 模型架构与功能
  • 与其他Mistral模型的比较
  • 关键企业应用

部署策略

  • 基于API的部署
  • 使用Docker和Kubernetes自托管
  • 混合云与多云考虑

性能优化

  • 批处理与并行化技术
  • 模型量化与加速
  • 成本与性能权衡

多模态应用

  • 文本与图像处理的集成
  • OCR与文档智能
  • 跨模态企业工作流

安全与合规

  • 数据驻留与隐私考虑
  • 基于角色的访问与权限
  • 可审计性与治理

监控与可观察性

  • 跟踪性能与漂移
  • 日志与指标管道
  • 警报与故障排除

企业级扩展

  • 水平与垂直扩展模式
  • 负载均衡与冗余
  • 灾难恢复策略

总结与下一步

要求

  • 熟练掌握Python或类似编程语言
  • 具备机器学习模型部署经验
  • 了解云或容器化环境

受众

  • AI/ML工程师
  • 平台架构师
  • MLOps团队
 14 小时

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