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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Mistral a gran escala
- Resumen de Mistral Medium 3
- Compensaciones entre rendimiento y costo
- Consideraciones a escala empresarial
Patrones de despliegue para LLMs
- Topologías de servicio y decisiones de diseño
- Despliegues en sitio vs. en la nube
- Estrategias híbridas y multi-nube
Técnicas de optimización de inferencia
- Estrategias de batching para alto throughput
- Métodos de cuantización para reducción de costos
- Utilización de aceleradores y GPUs
Escalaridad y confiabilidad
- Escalar clústeres de Kubernetes para inferencia
- Balanceo de carga y enrutamiento de tráfico
- Tolerancia a fallas y redundancia
Marcos de ingeniería de costos
- Medición de la eficiencia de costos de inferencia
- Ajuste adecuado de recursos de cómputo y memoria
- Monitoreo y alertas para optimización
Seguridad y cumplimiento en producción
- Seguridad de despliegues y APIs
- Consideraciones de gobernanza de datos
- Cumplimiento regulatorio en la ingeniería de costos
Estudios de caso y mejores prácticas
- Arquitecturas de referencia para Mistral a gran escala
- Lecciones aprendidas de despliegues empresariales
- Tendencias futuras en inferencia eficiente de LLMs
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido entendimiento del despliegue de modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con infraestructura en la nube y sistemas distribuidos.
- Conocimiento de estrategias de ajuste de rendimiento y optimización de costos.
Público Objetivo
- Ingenieros de infraestructura.
- Arquitectos en la nube.
- Líderes de MLOps.
