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Schulungsübersicht

Einführung in Mistral Medium 3

  • Modellarchitektur und Funktionsumfang
  • Vergleich mit anderen Mistral-Modellen
  • Zentrale Unternehmensanwendungen

Bereitstellungsstrategien

  • API-basierte Bereitstellung
  • Self-Hosting mit Docker und Kubernetes
  • Betrachtungen zu hybriden und Multi-Cloud-Architekturen

Leistungsoptimierung

  • Batching- und Parallelisierungstechniken
  • Modellquantisierung und Beschleunigung
  • Abwägung zwischen Kosten und Leistung

Multimodale Anwendungen

  • Integration von Text- und Bildverarbeitung
  • OCR und Document Intelligence
  • Modellübergreifende Unternehmensarbeitsabläufe

Sicherheit und Compliance

  • Betrachtungen zur Datensouveränität und zum Datenschutz
  • Rollenbasierte Zugriffe und Berechtigungen
  • Auditierbarkeit und Governance

Monitoring und Observability

  • Verfolgung von Leistung und Drift
  • Logging- und Metriken-Pipelines
  • Alarmierung und Fehlerbehebung

Skalierung für das Unternehmen

  • Muster für horizontale und vertikale Skalierung
  • Lastverteilung und Redundanz
  • Strategien zur Notfallwiederherstellung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Sichere Kenntnisse in Python oder einer ähnlichen Programmiersprache
  • Erfahrung mit der Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen
  • Verständnis von Cloud- oder containerisierten Umgebungen

Zielgruppe

  • KI-/ML-Ingenieure
  • Plattformarchitekten
  • MLOps-Teams
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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