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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