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 Dauer 14 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in Mistral Medium 3

  • Modellarchitektur und Funktionen
  • Vergleich mit anderen Mistral-Modellen
  • Wichtige Enterprise-Anwendungen

Deployment-Strategien

  • API-basiertes Deployment
  • Self-Hosting mit Docker und Kubernetes
  • Überlegungen zu Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen

Leistungsoptimierung

  • Batching- und Parallelisierungstechniken
  • Modell-Quantisierung und Beschleunigung
  • Kosten-Nutzen-Abwägungen

Multimodale Anwendungen

  • Integration von Text- und Bildverarbeitung
  • OCR und Dokumenten-Intelligenz
  • Enterprise-Workflows über Modals hinweg

Sicherheit und Compliance

  • Datenresidenz und Datenschutzaspekte
  • Rollenbasierte Zugriffe und Berechtigungen
  • Prüffähigkeit und Governance

Überwachung und Beobachtbarkeit (Observability)

  • Verfolgung von Leistung und Modell-Drift
  • Logging- und Metrik-Pipelines
  • Alarmierung und Fehlerbehebung

Skalierung im Enterprise-Umfeld

  • Horizontale und vertikale Skalierungsmuster
  • Lastausgleich und Redundanz
  • Strategien zur Katastrophenerholung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Sicherer Umgang mit Python oder einer ähnlichen Programmiersprache
  • Erfahrung mit dem Deployment von Machine-Learning-Modellen
  • Verständnis von Cloud- oder containerisierten Umgebungen

Zielgruppe

  • AI/ML-Engineer
  • Plattformarchitekten
  • MLOps-Teams

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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