EXO: 엔드투엔드 로컬 AI 클러스터 배포 교육 과정
EXO는 Apple Silicon 장치를 분산 AI 클러스터로 연결하여 단일 장치가 보유할 수 있는 것보다 더 큰 최전선 모델을 로컬 추론할 수 있도록 하는 오픈소스 프레임워크입니다.
이 강사-led 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 여러 Apple Silicon 또는 Linux 노드 간에 사설 LLM 추론을 위해 EXO 클러스터를 배포, 구성 및 관리하려는 시스템 관리자 및 DevOps 엔지니어를 위한 것입니다.
교육 종료 시 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:
- macOS 및 Linux 노드에 EXO 설치 및 구성.
- 자동 장치 발견 활성화 및 다중 노드 클러스터 구축.
- 초저지널 장치 간 통신을 위해 Thunderbolt 5 over RDMA 활성화 및 확인.
- 클러스터된 장치 전반에 최전선 모델(DeepSeek, Qwen, Llama) 배포.
- 클러스터 건강 모니터링 및 일반적인 배포 문제 해결.
교육 형식
- 상호작용 강의 및 토론.
- 많은 연습과 실습.
- 실시간 실험 환경에서 핸즈온 구현.
교육 맞춤 옵션
- 맞춤형 교육을 요청하려면 연락해 주세요.
코스 개요
EXO 및 로컬 AI 클러스터링 소개
- EXO 프레임워크 및 exo-explore 생태계 개요
- 중앙 집중식 클라우드 추론 vs 분산 로컬 추론 비교
- 아키텍처: libp2p 장치 발견, MLX 백엔드, 대시보드 및 API 레이어
- 하드웨어 요구사항: Apple Silicon(M3 Ultra, M4 Pro/Max), Thunderbolt 5, 공유 저장소
macOS에 EXO 설치
- Xcode, Metal ToolChain 및 macOS 필수 요소 설정
- uv, Node.js, Rust nightly 도구 체인 설치
- Apple Silicon 모니터링을 위해 고정된 macmon 포크 설치
- 저장소 복제 및 npm으로 대시보드 빌드
- ECHO를 소스에서 실행하고 localhost:52415 대시보드 확인
Linux에 EXO 설치
- Linux에서 apt 또는 Homebrew를 통해 의존성 설치
- uv, Node.js 18+ 및 Rust nightly 구성
- 대시보드 빌드 및 CPU 전용 모드에서 ECHO 실행
- 디렉토리 레이아웃: 구성, 데이터, 캐시 및 로그에 대한 XDG 기본 디렉토리 경로
자동 장치 발견 및 클러스터 형성
- 로컬 네트워크 전반의 libp2p 기반 자동 발견 이해
- Echo_LIBP2P_NAMESPACE를 사용하여 클러스터 격리를 위한 사용자 정의 네임스페이스 구성
- 대시보드 클러스터 뷰에서 노드 멤버십 확인
- 발견 실패 및 네트워크 분할 문제 처리
Thunderbolt 5 over RDMA 활성화
- RDMA 아키텍처 및 99% 지연 감소 주장
- rdma_ctl을 사용하여 macOS 복구 모드에서 RDMA 활성화
- 케이블 요구사항 및 Mac Studio의 포트 토폴로지 제한
- 모든 클러스터 노드 간 macOS 버전 일치
- RDMA 발견 및 DHCP 구성 문제 해결
최전선 모델 배포
- 대시보드 사용하여 DeepSeek v3.1, Qwen3-235B 및 Llama 패밀리 모델 로드 및 샤딩
- /instance/preview API 엔드포인트로 인스턴스 배치 미리보기
- 파이프라인 또는 텐서 병렬 샤딩으로 모델 인스턴스 생성
- HuggingFace 허브에서 사용자 정의 모델 카드 구성
모니터링 및 문제 해결
- Echo 로그 읽기 및 분산 추적 이해
- 대시보드 클러스터 뷰에서 클러스터 건강 해석
- 작업자 노드 장애 및 재연결 동작 진단
- ECHO_TRACING_ENABLED 사용하여 성능 병목 분석
클러스터 유지보수 및 업데이트
- Echo 바이너리 업데이트 및 대시보드 재빌드 절차
- NFS를 통해 모델 캐시 마이그레이션 및 사전 다운로드된 모델 관리
- 노드 조화 제거 및 작업량 재균형
요건
- 네트워크 기초 이해(IP, 서브넷팅, 방화벽)
- macOS 또는 Linux 명령줄 관리 경험
- Python 패키지 관리(pip/uv) 및 Node.js 도구 친숙함
대상
- 시스템 관리자
- DevOps 엔지니어
- 온프레미스 LLM 배포 담당 AI 인프라 아키텍트
오픈 트레이닝 코스는 5명 이상의 참가자가 필요합니다.
EXO: 엔드투엔드 로컬 AI 클러스터 배포 교육 과정 - 예약
EXO: 엔드투엔드 로컬 AI 클러스터 배포 교육 과정 - 문의
EXO: 엔드투엔드 로컬 AI 클러스터 배포 - 컨설팅 문의
예정된 코스
관련 코스
고급 LangGraph: 복잡한 그래프 최적화, 디버깅 및 모니터링
35 시간LangGraph는 지속적인 상태를 유지하며 실행을 제어할 수 있는 구성 가능한 그래프 형태로 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다.
본 강의는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 오프라인 방식으로 제공됩니다. 프로덕션 환경에서 사용되는 LangGraph 시스템을 최적화, 디버깅, 모니터링 및 운영하고자 하는 상급 수준의 AI 플랫폼 엔지니어, AI용 DevOps 전문가, 그리고 머신러닝 아키텍트들을 대상으로 합니다.
강의를 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 속도, 비용 효율성 및 확장성을 고려하여 복잡한 LangGraph 구조를 설계하고 최적화할 수 있습니다.
- 재시도 메커니즘, 타임아웃 설정, 멱등성 보장 및 체크포인트 기반 복구 기능을 통해 시스템의 안정성을 높일 수 있습니다.
- 그래프 실행 과정을 디버깅하고 추적하며 상태를 분석하여 프로덕션 환경에서 발생한 문제들을 체계적으로 재현할 수 있습니다.
- 로그, 메트릭, 트레이스 데이터를 활용해 그래프 시스템을 모니터링하고, SLA 및 비용 현황도 효과적으로 관리할 수 있습니다.
강의 형식
- 참여형 강의와 토론 진행
- 다양한 연습문제 및 실습 기회 제공
- 실제 랩 환경에서 직접 코드를 구현해보는 체험식 교육
강의 커스터마이징 옵션
- 본 강의에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 저희에게 연락하여 일정을 협의해 주십시오.
Devstral을 활용한 코딩 에이전트 구축: 에이전트 설계부터 툴 사용까지
14 시간Devstral은 오픈소스 프레임워크로서, 개발자들이 코드베이스, 개발 도구 및 API와 상호작용하여 엔지니어링 생산성을 높일 수 있도록 설계된 코딩 에이전트를 구축하고 실행하는 데 사용됩니다.
본 강의는 강사가 직접 진행하며 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실습 중심 교육입니다. ML 엔지니어, 개발 도구 관련 팀원, 그리고 Devstral을 활용해 코딩 에이전트를 설계·구현·최적화하고자 하는 숙련된 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.
강의를 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- 코딩 에이전트 개발을 위해 Devstral을 설정하고 구성할 수 있습니다.
- 코드베이스를 탐색 및 수정하기 위한 에이전틱 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
- 개발 도구 및 API와 코딩 에이전트를 연동시킬 수 있습니다.
- 안전하고 효율적인 에이전트 배포를 위한 모범 사례를 적용할 수 있습니다.
강의 형식
- 상호작용형 강의 및 토론 진행
- 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
- 실제 환경에서 직접 코딩해보는 실습 중심 교육
강의 커스터마이징 옵션
- 본 강의를 각 조직의 요구에 맞게 맞춤형으로 진행하고자 하시는 경우, 문의해주시면 협의드리겠습니다.
오픈 소스 모델 오퍼레이션: Devstral & Mistral 모델을 이용한 셀프 호스팅, 파인튜닝 및 관리
14 시간Devstral 및 Mistral 모델은 유연한 배포, 미세 조정, 그리고 확장 가능한 통합을 위한 오픈 소스 AI 기술입니다.
이 강사는 중간 수준에서 고급 수준의 ML 엔지니어, 플랫폼 팀, 그리고 연구 엔지니어가 Mistral 및 Devstral 모델을 자체 호스팅, 미세 조정 및 프로덕션 환경에서 관리할 수 있도록 하는 온라인 또는 현장 기반의 실시간 교육 과정입니다.
이 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:
- Mistral 및 Devstral 모델을 위한 자체 호스팅 환경 설정 및 구성.
- 도메인 특정 성능을 위한 미세 조정 기술 적용.
- 버전 관리, 모니터링, 라이프사이클 관리 구현.
- 오픈 소스 모델의 보안, 준수, 책임 있는 사용 보장.
과정 형식
- 상호작용형 강의 및 토론.
- 자체 호스팅 및 미세 조정에 대한 실습 연습.
- 정책 및 모니터링 파이프라인의 실시간 실험실 구현.
과정 맞춤화 옵션
- 이 과정에 대해 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 안내를 받으십시오.
피지: 생명공학 및 독성학을 위한 이미지 처리
14 시간본 강좌는 대한민국에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 초급부터 중급 수준의 연구자와 실험실 전문가들을 대상으로 합니다. 조직학적 시료, 혈액 세포, 해조류 및 기타 생물학적 샘플의 이미지를 처리하고 분석하고자 하는 분들에게 적합합니다.
교육 과정이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 피지 인터페이스를 능숙하게 사용하며 ImageJ의 핵심 기능들을 활용할 수 있습니다.
- 분석을 용이하게 하기 위해 과학적 이미지를 전처리하고 개선할 수 있습니다.
- 세포 카운팅 및 면적 측정 등의 작업을 포함하여 이미지를 정량적으로 분석할 수 있습니다.
- 매크로와 플러그인을 이용해 반복적인 업무를 자동화할 수 있습니다.
- 생물학적 연구에서의 특정 이미지 분석 요구사항에 맞게 워크플로우를 맞춤 설정할 수 있습니다.
금융 분야에서의 LangGraph 활용
35 시간LangGraph은 상태를 유지하며 다중 에이전트로 구성된 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 일관된 상태 관리를 제공할 뿐만 아니라 실행 과정을 사용자가 제어할 수 있게 해줍니다.
본 강좌는 전문 강사가 진행하는 실시간 교육으로서, 온라인 또는 현장 교육 형태로 제공됩니다. 금융 분야에서 LangGraph 기반 솔루션을 설계·구현하고 운영하려는 중급 이상 수준의 전문가들을 대상으로 합니다. 이 과정에서는 적절한 거버넌스, 가시성 확보 및 규제 준수를 보장하는 방안도 다룹니다.
강좌가 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- 규제 및 감사 요구사항에 부합하는 금융 전용 LangGraph 워크플로우 설계
- 금융 데이터 표준 및 온톨로지를 그래프 상태와 도구 체계에 통합하기
- 중요한 업무 절차에서 신뢰성, 안전성, 그리고 인간의 개입을 통제할 수 있는 메커니즘 구현
- 퍼포먼스와 비용, 서비스 수준 협약(SLA) 측면에서 LangGraph 시스템을 배포·모니터링·최적화하기
강좌 형식
- 상호작용형 강의 및 토론
- 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
- 실제 실험 환경에서 직접 구현해보는 과정
강좌 맞춤형 옵션
- 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 원하시면 저희에게 연락하여 일정을 조율해주세요.
LangGraph 기초: 그래프 기반 LLM 프롬프트 체인 구성법
14 시간LangGraph는 계획 수립, 분기 처리, 도구 활용, 메모리 관리 및 제어 가능한 실행 기능을 갖춘 그래프 구조의 LLM 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크입니다.
이 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 인스트럭터 주도 교육으로서, LangGraph를 활용해 신뢰성 높은 다단계 LLM 워크플로우를 설계하고 구현하고자 하는 초급 수준의 개발자, 프롬프트 엔지니어 및 데이터 전문가들을 대상으로 합니다.
강좌 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- LangGraph의 핵심 개념인 노드, 엣지, 상태의 정의와 그 활용 시점 이해하기
- 분기처리, 도구 호출 및 메모리 유지 기능을 포함한 프롬프트 체인 구축하기
- 검색 모듈 및 외부 API를 그래프 워크플로우에 통합시키는 방법 익히기
- 신뢰성과 안전성을 확보하기 위해 LangGraph 애플리케이션을 테스트, 디버깅, 평가하는 기술 습득하기
강좌 형식
- 상호작용형 강의와 토론 진행
- 샌드박스 환경에서 실습 지도 및 코드 설명 제공
- 설계, 테스트, 평가 등 다양한 시나리오 기반 연습 과제 제공
강좌 맞춤화 옵션
- 원하시는 요구사항에 따라 강좌 내용을 맞춤형으로 구성해 드리며, 문의 주시면 상담해 드립니다.
의료 분야에서의 LangGraph: 규제 환경을 위한 워크플로우 오케스트레이션
35 시간LangGraph는 LLM 기반의 다중 에이전트 워크플로우를 구현할 수 있게 해주며, 실행 경로과 상태 유지 기능에 대한 정밀한 제어가 가능합니다. 의료 분야에서 이러한 기능은 규제 준수 및 상호 운용성 확보는 물론, 실제 의료 프로세스와 연계된 의사결정 지원 시스템 구축에도 매우 중요한 역할을 합니다.
본 교육 과정은 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로서, 규제 및 윤리적, 운영상의 문제들을 고려하여 LangGraph 기반 의료 솔루션을 설계·구현·관리하고자 하는 중급 이상의 전문가들을 대상으로 합니다.
교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- 규제 준수 및 감사 가능성을 염두에 두고 의료 환경에 적합한 LangGraph 워크플로우를 설계할 수 있습니다.
- LangGraph 애플리케이션을 의료 온톨로지 및 표준 규격(FHIR, SNOMED CT, ICD)과 연동할 수 있습니다.
- 민감한 의료 환경에서 신뢰성, 추적 가능성 및 설명 가능성을 확보하기 위한 모범 사례를 적용할 수 있습니다.
- 의료 현장에서 LangGraph 애플리케이션을 배포·모니터링·검증하는 방법을 숙지하게 됩니다.
교육 방식
- 상호작용형 강의 및 토론 진행
- 실제 사례를 활용한 실습 연습
- 실제 실험 환경에서 구현 과정 직접 체험
교육 맞춤형 옵션
- 본 교육 과정에 대한 맞춤형 커리큘럼을 원하실 경우, 별도로 연락해주시면 조율해 드립니다.
법률 분야을 위한 LangGraph
35 시간LangGraph는 상태 정보를 유지하며 다중 에이전트로 구성된 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 이 프레임워크를 통해 지속적인 상태 관리가 가능하고 실행 과정을 정밀하게 제어할 수 있습니다.
본 교육은 강사 주도형의 실시간 강좌(온라인 또는 오프라인)로서, 컴플라이언스 준수, 추적 가능성 및 거버넌스 요구사항을 반영하여 LangGraph 기반 법률 솔루션을 설계·구현·운영하고자 하는 중급 이상의 전문가들을 대상으로 합니다.
교육이 끝날 무렵 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- 감사 가능성 및 법적 규정 준수를 보장하는 법률 전용 LangGraph 워크플로우 설계
- 법률 온톨로지와 문서 표준을 그래프 상태 관리 체계에 통합
- 안전장치, 인간의 개입이 필수적인 승인 절차, 추적 가능한 의사결정 경로 구현
- 모니터링 기능 및 비용 통제를 통해 실전 환경에서 LangGraph 서비스 배포·유지 관리
강좌 운영 방식
- 상호작용형 강의 및 토론
- 다양한 실습 과제와 연습 기회 제공
- 실시간 실험 환경에서의 직접적인 구현 체험
강좌 맞춤화 옵션
- 본 강좌의 특정 요구사항에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시면 저희에게 연락하여 일정을 협의해 주십시오. /li>
LangGraph와 LLM 에이전트를 활용한 동적 워크플로우 구축
14 시간LangGraph는 분기 처리, 도구 사용, 메모리 관리 및 제어 가능한 실행 기능을 지원하는 그래프 기반의 LLM 워크플로우를 구성하기 위한 프레임워크입니다.
본 강좌는 강사가 직접 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 오프라인)으로, 중급 수준의 엔지니어 및 제품 개발팀을 대상으로 합니다. 참가자들은 LangGraph의 그래프 구조 논리와 LLM 에이전트 루프를 결합하여 고객 지원 시스템, 의사결정 트리, 정보 검색 시스템과 같은 상황에 맞는 동적 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.
교육을 마치면 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- LLM 에이전트, 도구 및 메모리를 조화롭게 연결하는 그래프 기반 워크플로우 설계
- 강건한 실행 환경 구축을 위한 조건부 라우팅, 재시도 처리 및 폴백 기능 구현
- 정보 검색 시스템, API 연동 및 구조화된 출력 데이터 통합을 통한 에이전트 루프 설계
- 안정성과 안전성을 고려하여 에이전트의 동작 방식을 평가·모니터링하고 보완하는 방법 습득
강좌 형식
- 상호작용 중심의 강의 및 토론 진행
- 샌드박스 환경에서 실습형 랩 및 코드 해설을 제공합니다.
- 실제 시나리오를 기반으로 한 디자인 연습과 동료 평가 세션도 마련됩니다.
맞춤형 강좌 구성 옵션
- 요구사항에 맞는 맞춤형 교육 프로그램을 원하시면 저희에게 문의해 주세요.
마케팅 자동화를 위한 LangGraph
14 시간LangGraph는 그래프 기반의 오케스트레이션 프레임워크로서, 조건부 설정이 가능한 다단계 LLM 및 도구 워크플로우를 구축할 수 있게 해줍니다. 이는 콘텐츠 파이프라인의 자동화와 개인화에 매우 적합합니다.
본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실습형 프로그램으로, 온라인 또는 현장에서 진행됩니다. 중급 수준의 마케터, 콘텐츠 전략가 및 자동화 개발자를 대상으로 하며, LangGraph를 활용해 역동적이고 분기적인 이메일 캠페인과 콘텐츠 생성 파이프라인을 구현하고자 하는 학습자들을 위해 마련되었습니다.
교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- 조건부 논리를 적용한 그래프 구조의 콘텐츠 및 이메일 워크플로우 설계
- LLM, API 및 데이터 소스를 통합하여 자동화된 개인화 기능 실현
- 다단계 캠페인 전반에서 상태, 메모리 및 컨텍스트 관리 방법 습득
- 워크플로우의 성능과 결과물을 평가하고 지속적으로 최적화하는 기술
교육 방식
- 상호작용형 강의와 그룹 토론
- 이메일 워크플로우 및 콘텐츠 파이프라인을 직접 구현해보는 실습 시간
- 개인화, 세분화 및 분기 논리 적용에 관한 시나리오 기반 연습 과제
맞춤형 교육 옵션
- 본 과정에 맞는 맞춤형 커리큘럼을 원하시면 당사에 문의해 주시기 바랍니다.
Le Chat Enterprise: 개인화된 ChatOps, 통합 및 관리자 컨트롤
14 시간Le Chat Enterprise는 조직을 위한 보안, 맞춤화 가능하고 통치 가능한 대화형 인공지능 기능을 제공하는 프라이빗 ChatOps 솔루션으로, RBAC, SSO, 커넥터 및 기업 애플리케이션 통합을 지원합니다.
이 강사는 중급 수준의 제품 관리자, IT 리더, 솔루션 엔지니어 및 보안/준수 팀을 대상으로 하여, Le Chat Enterprise를 기업 환경에서 배포, 구성 및 관리할 수 있도록 하는 온라인 또는 오프사이트 라이브 강의입니다.
이 훈련을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:
- Le Chat Enterprise를 보안 배포를 위해 설정하고 구성합니다.
- RBAC, SSO 및 준수 중심의 제어를 활성화합니다.
- Le Chat을 기업 애플리케이션 및 데이터 스토어와 통합합니다.
- ChatOps를 위한 관리 및 운영 매뉴얼을 설계하고 구현합니다.
강의 형식
- 상호작용형 강의 및 토론.
- 다양한 연습과 실습.
- 라이브 랩 환경에서의 직접 실습.
강의 커스터마이징 옵션
- 이 강의에 대해 커스터마이징된 교육을 요청하려면, 연락하여 조율해 주세요.
비용 효율적인 LLM 아키텍처: Mistral의 대규모 적용 (성능/비용 엔지니어링)
14 시간Mistral은 비용 효율적인 대규모 프로덕션 배포에 최적화된 고성능 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM) 계열입니다.
이 instructor-led 라이브 트레이닝(온라인 또는 현장)은 최대 처리량(Throughput)과 최소 비용으로 Mistral 기반 아키텍처를 설계, 배포 및 최적화하고자 하는 고급 수준의 인프라 엔지니어, 클라우드 아키텍트, MLOps 리드를 대상으로 합니다.
이 트레이닝을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:
- Mistral Medium 3의 확장 가능한 배포 패턴을 구현합니다.
- 배칭(Batching), 양자화(Quantization), 효율적인 서빙 전략을 적용합니다.
- 성능을 유지하면서 추론(Inference) 비용을 최적화합니다.
- 엔터프라이즈 워크로드에 적합한 프로덕션 수준의 서빙 토폴로지를 설계합니다.
코스 구성
- 상호작용식 강의 및 토론.
- 다양한 연습 문제와 실습.
- 라이브 랩 환경에서의 실습 구현.
코스 커스터마이징 옵션
- 이 코스의 맞춤형 트레이닝을 요청하려면 당사까지 연락해 주시면 일정을 조정해 드리겠습니다.
Mistral 커넥터 및 통합 기능을 활용한 대화형 어시스턴트 제품화
14 시간Mistral AI는 팀들이 기업용 및 고객 대응 업무 흐름에 대화형 어시스턴트를 구축하고 통합할 수 있도록 지원하는 오픈 소스 AI 플랫폼입니다.
이 강의식 실습 중심의 교육 과정(온라인 또는 현장 진행)은 Mistral 커넥터와 통합 기능을 활용해 대화형 어시스턴트를 설계하고 제품화하고자 하는 초급 및 중급 수준의 프로덕트 매니저, 풀스택 개발자, 통합 엔지니어들을 위해 마련되었습니다.
본 교육 과정을 수료하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Mistral 대화형 모델을 기업용 시스템 및 SaaS 커넥터와 통합할 수 있습니다.
- 정확하고 신뢰도 높은 응답 생성을 위해 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술을 구현할 수 있습니다.
- 내부용 및 외부 고객 대상 채팅 어시스턴트를 위한 사용자 경험 디자인 패턴을 설계할 수 있습니다.
- 실제 업무 환경에서 활용될 수 있도록 대화형 어시스턴트를 제품 워크플로우에 적용할 수 있습니다.
강의 형식
- 상호작용형 강연 및 토론 진행
- 실제 통합 구현을 위한 실습 연습
- 대화형 어시스턴트 개발을 위한 라이브 랩 세션
맞춤형 강의 옵션
- 본 과정에 대한 맞춤형 교육 프로그램을 원하시는 경우, 문의해 주시면 일정을 조율해 드립니다.
미스트랄 미디엄 3로 기업급 배포
14 시간Mistral Medium 3는 기업 환경에서 생산 환경에 적합한 고성능 다중 모달 대형 언어 모델입니다.
이 강의는 중간 수준에서 고급 수준의 AI/ML 엔지니어, 플랫폼 아키텍트, 그리고 MLOps 팀을 대상으로, 기업용 사례에 Mistral Medium 3를 배포, 최적화, 그리고 보안 강화하기 위한 온라인 또는 현장 교육을 제공합니다.
이 교육을 마치면 참가자들은 다음을 할 수 있습니다:
- API 및 자체 호스팅 옵션을 사용하여 Mistral Medium 3를 배포합니다.
- 추론 성능과 비용을 최적화합니다.
- Mistral Medium 3로 다중 모달 사용 사례를 구현합니다.
- 기업 환경에 대한 보안 및 준수 최선 방식을 적용합니다.
강의 형식
- 대화형 강의 및 토론.
- 많은 연습과 연습 문제.
- 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.
강의 맞춤화 옵션
- 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 맞춤화 교육을 요청하려면 문의해 주세요.
Mistral을 활용한 책임감 있는 AI 구현: 개인정보 보호, 데이터 거주성 및 기업용 제어 기능
14 시간Mistral AI는 안전하고 규제 준수가 용이하며 책임감 있게 AI를 도입할 수 있도록 다양한 기능을 제공하는 오픈 소스 기반의 엔터프라이즈급 AI 플랫폼입니다.
본 강좌는 실시간 온라인 또는 현장 교육으로, 중급 수준의 규제 준수 담당자, 보안 아키텍트 및 법무/운영 관계자를 대상으로 합니다. 이들은 Mistral을 활용하여 개인정보 보호 정책, 데이터 거주성 요구사항 및 기업용 제어 기능을 효과적으로 적용하는 방법을 배우게 됩니다.
강좌가 끝나면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:
- Mistral 환경에서 개인정보 보호 기법을 구현할 수 있습니다.
- 규제 요구사항에 부합하는 데이터 거주성 전략을 설계할 수 있습니다.
- RBAC, SSO, 감사 로그와 같은 기업용 제어 기능을 구성할 수 있습니다.
- 규정 준수 목적에 맞게 다양한 벤더 및 배포 방식을 평가할 수 있습니다.
강좌 진행 형식
- 상호작용형 강의 및 토론
- 규제 준수 중심의 사례 연구 및 실습 활동
- 실제 엔터프라이즈 AI 제어 기능 구현 연습
강좌 맞춤형 설정 옵션
- 이 강좌를 본인들의 요구사항에 맞게 커스터마이징하고 싶으신 경우, 연락 주시면 기꺼이 협의해 드리겠습니다.