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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