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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Mistral a gran escala
- Resumen de Mistral Medium 3
- Compromisos entre rendimiento y costo
- Consideraciones a escala empresarial
Patrones de implementación para LLM
- Topologías de servicio y decisiones de diseño
- Implementaciones en las instalaciones (on-premises) vs. en la nube
- Estrategias híbridas y multi-nube
Técnicas de optimización de inferencia
- Estrategias de lote (batching) para alta capacidad de transferencia
- Métodos de cuantización para la reducción de costos
- Aceleradores y uso de GPU
Escala y fiabilidad
- Escala de clústeres de Kubernetes para inferencia
- Equilibramiento de carga y enrutamiento de tráfico
- Tolerancia a fallos y redundancia
Marco de ingeniería de costos
- Medición de la eficiencia del costo de inferencia
- Dimensionamiento correcto de recursos de computación y memoria
- Monitoreo y alertas para la optimización
Seguridad y cumplimiento en producción
- Seguridad de implementaciones y API
- Consideraciones de gobernanza de datos
- Cumplimiento normativo en la ingeniería de costos
Estudios de caso y mejores prácticas
- Arquitecturas de referencia para Mistral a gran escala
- Lecciones aprendidas de implementaciones empresariales
- Tendencias futuras en la inferencia eficiente de LLM
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de la implementación de modelos de aprendizaje automático
- Experiencia con infraestructura en la nube y sistemas distribuidos
- Familiaridad con estrategias de ajuste de rendimiento y optimización de costos
Público objetivo
- Ingenieros de infraestructura
- Arquitectos de la nube
- Líderes de MLOps
