연락처 정보
 기간 14 시간

코스 개요

대규모 Mistral 소개

  • Mistral Medium 3 개요
  • 성능과 비용 간의 트레이드오프
  • 엔터프라이즈 규모에서의 고려 사항

LLM 배포 패턴

  • 서빙 토폴로지와 설계 선택지
  • 온프레미스 대 클라우드 배포
  • 하이브리드 및 멀티클라우드 전략

추론 최적화 기술

  • 고처리량을 위한 배칭 전략
  • 비용 절감을 위한 양자화 기법
  • 가속기 및 GPU 활용도

확장성 및 신뢰성

  • 추인을 위한 Kubernetes 클러스터 확장
  • 로드 밸런싱 및 트래픽 라우팅
  • 오류 허용 및 중복 구성

비용 엔지니어링 프레임워크

  • 추론 비용 효율 측정
  • 컴퓨트 및 메모리 리소스의 적정 규모 설정(Right-sizing)
  • 최적화를 위한 모니터링 및 알림 설정

프로덕션 환경에서의 보안 및 컴플라이언스

  • 배포 및 API 보안 강화
  • 데이터 거버넌스 고려 사항
  • 비용 엔지니어링에서의 규제 준수

사례 연구 및 모범 사례

  • 대규모 Mistral을 위한 레퍼런스 아키텍처
  • 엔터프라이즈 배포에서 얻은 교훈
  • 효율적인 LLM 추론의 향후 동향

요약 및 다음 단계

요건

  • 머신러닝 모델 배포에 대한 깊은 이해
  • 클라우드 인프라 및 분산 시스템 관련 경험
  • 성능 튜닝 및 비용 최적화 전략에 대한 숙지

대상 수강생

  • 인프라 엔지니어
  • 클라우드 아키텍트
  • MLOps 리더

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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