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

참가자 수


참가자당 가격

예정된 코스

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