연락처 정보

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

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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