문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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코스 개요
스케일에서의 Mistral 소개
- Mistral Medium 3 개요
- 성능 대 비용 트레이드오프
- 기업 규모 고려사항
LLM 배포 패턴
- 서빙 토폴로지와 디자인 선택
- 온프레미스 vs 클라우드 배포
- 하이브리드 및 멀티클라우드 전략
추론 최적화 기술
- 고성능을 위한 배치 전략
- 비용 절감을 위한 양자화 방법
- 가속기 및 GPU 활용
확장성 및 신뢰성
- 추론을 위한 Kubernetes 클러스터 확장
- 로드 밸런싱 및 트래픽 라우팅
- 고장 허용 및 중복성
비용 엔지니어링 프레임워크
- 추론 비용 효율성 측정
- 컴퓨터 및 메모리 리소스 적정화
- 최적화를 위한 모니터링 및 알림
프로덕션에서의 보안 및 준수
- 배포 및 API 보안
- 데이터 거버넌스 고려사항
- 비용 엔지니어링에서의 규제 준수
사례 연구 및 베스트 프랙티스
- 스케일에서의 Mistral 참조 아키텍처
- 기업 배포에서의 교훈
- 효율적인 LLM 추론의 미래 트렌드
요약 및 다음 단계
요건
- 머신 러닝 모델 배포에 대한 강한 이해
- 클라우드 인프라 및 분산 시스템 경험
- 성능 튜닝 및 비용 최적화 전략에 대한 familiarity
대상
- 인프라 엔지니어
- 클라우드 아키텍트
- MLOps 리드
14 시간