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코스 개요
Mistral Medium 3 소개
- 모델의 구조 및 기능 설명
- 다른 Mistral 모델들과의 비교
- 엔터프라이즈 환경에서의 주요 활용 사례
배포 전략
- API 기반 배포 방법
- Docker 및 Kubernetes를 활용한 자체 호스팅 방안
- 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서의 고려 사항
성능 최적화 방법
- 배치 처리 및 병렬화 기법
- 모델 양자화와 가속화 기술
- 비용과 성능 간의 균형점 찾기
멀티모달 애플리케이션 개발
- 텍스트와 이미지 처리를 통합하는 방법
- OCR 및 문서 분석 기술 활용법
- 다양한 모달리티를 활용한 기업용 워크플로우 구축
보안 및 규정 준수 방안
- 데이터 거주지와 개인정보 보호 관련 고려사항
- 역할 기반 접근 제어 및 권한 관리
- 감사 가능성과 기업 거버넌스 원칙 적용
모니터링 및 관측가능성 확보
- 모델 성능 변화와 드리프트 감지 방법
- 로그 기록과 지표 수집 시스템 구축
- 경고 체계 설정 및 문제 해결 절차
엔터프라이즈 환경에서의 확장성 고려사항
- 수평적·수직적 확장 패턴의 적용 방법
- 로드 밸런싱 및 이중화 시스템 구현
- 재해 복구 전략 수립 방안
요약 및 향후 실행 계획
요건
- Python 또는 유사한 프로그래밍 언어에 대한 능숙함
- 머신러닝 모델 배포 경험이 있어야 합니다.
- 클라우드 또는 컨테이너 기반 환경에 대한 이해가 필요합니다.
대상자
- AI/ML 엔지니어
- 플랫폼 아키텍트
- MLOps 팀 구성원
14 시간