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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