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코스 개요
대규모 Mistral 소개
- Mistral Medium 3 개요
- 성능과 비용의 트레이드오프
- 엔터프라이즈 규모 적용을 위한 고려 사항
LLM 배포 패턴
- 서빙 토폴로지 및 설계 선택지
- 온프레미스 vs 클라우드 배포
- 하이브리드 및 멀티클라우드 전략
추론 최적화 기술
- 고속 처리를 위한 배칭 전략
- 비용 절감을 위한 양자화 방법
- 어셀러레이터 및 GPU 활용
확장성 및 신뢰성
- 추론용 Kubernetes 클러스터 스케일링
- 로드 밸런싱 및 트래픽 라우팅
- 장애 허용(Fault Tolerance) 및冗余(Redundancy)
비용 엔지니어링 프레임워크
- 추론 비용 효율성 측정
- 컴퓨팅 및 메모리 리소스의 적정 크기(Right-sizing) 조정
- 최적화를 위한 모니터링 및 알람 설정
프로덕션 환경의 보안 및 규정 준수
- 배포 및 API 보안 강화
- 데이터 거버넌스 고려 사항
- 비용 엔지니어링의 규제 준수
사례 연구 및 모범 사례
- 대규모 Mistral을 위한 참조 아키텍처
- 엔터프라이즈 배포에서 얻은 교훈
- 효율적인 LLM 추론의 미래 동향
요약 및 다음 단계
요건
- 기계 학습 모델 배포에 대한 심도 있는 이해
- 클라우드 인프라 및 분산 시스템 경험
- 성능 튜닝 및 비용 최적화 전략에 대한 familiarity
대상 수강생
- 인프라 엔지니어
- 클라우드 아키텍트
- MLOps 리드
14 시간