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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