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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a Mistral a Escala
- Resumen de Mistral Medium 3
- Compromisos entre rendimiento y costo
- Consideraciones a escala empresarial
Patrones de Despliegue para LLMs
- Topologías de servicio y decisiones de diseño
- Despliegues en sitio (on-premises) versus en la nube
- Estrategias híbridas y multi-nube
Técnicas de Optimización de Inferencia
- Estrategias de loteo para alto rendimiento
- Métodos de cuantización para reducción de costos
- Uso de aceleradores y GPUs
Escalabilidad y Confiabilidad
- Escalar clústeres de Kubernetes para inferencia
- Equilibrio de carga y enrutamiento de tráfico
- Tolerancia a fallos y redundancia
Marcos de Ingeniería de Costos
- Medición de la eficiencia de costo en inferencia
- Ajuste adecuado de recursos de cómputo y memoria
- Monitoreo y alertas para la optimización
Seguridad y Cumplimiento en Producción
- Protección de despliegues y APIs
- Consideraciones de gobernanza de datos
- Cumplimiento normativo en la ingeniería de costos
Estudios de Caso y Mejores Prácticas
- Arquitecturas de referencia para Mistral a escala
- Lecciones aprendidas de despliegues empresariales
- Tendencias futuras en inferencia eficiente de LLMs
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólido entendimiento del despliegue de modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con infraestructura en la nube y sistemas distribuidos.
- Conocimiento de estrategias de ajuste de rendimiento y optimización de costos.
Público Objetivo
- Ingenieros de infraestructura.
- Arquitectos de la nube.
- Líderes de MLOps.
