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Schulungsübersicht
Einführung in Mistral Medium 3
- Modellarchitektur und Funktionsumfang
- Vergleich mit anderen Mistral-Modellen
- Wichtige Enterprise-Anwendungen
Implementierungsstrategien
- API-basierte Implementierung
- Self-Hosting mit Docker und Kubernetes
- Betrachtungen für Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen
Leistungsoptimierung
- Techniken zum Batching und zur Parallelisierung
- Modell-Quantisierung und Beschleunigung
- Kosten-Nutzen-Abwägungen
Multimodale Anwendungen
- Integration von Text- und Bildverarbeitung
- OCR und Dokumentenintelligenz
- Enterprise-Workflows über verschiedene Modalitäten hinweg
Sicherheit und Compliance
- Datenhaltung und Datenschutzaspekte
- Rollenbasierte Zugriffsrechte und Berechtigungen
- Prüfbarkeit und Governance
Überwachung und Beobachtbarkeit
- Erfassung von Leistungsdaten und Drift
- Logging- und Metrik-Pipelines
- Alarmierung und Fehlerbehebung
Skalierung für Enterprise-Umgebungen
- Muster für horizontale und vertikale Skalierung
- Lastverteilung und Redundanz
- Strategien zur Disaster Recovery
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundierte Kenntnisse in Python oder einer vergleichbaren Programmiersprache
- Erfahrung in der Implementierung von Machine-Learning-Modellen
- Verständnis von Cloud- oder Container-Umgebungen
Zielgruppe
- AI/ML-Ingenieure
- Plattformarchitekten
- MLOps-Teams
14 Stunden
