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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução ao Mistral em Escala

  • Visão geral do Mistral Medium 3
  • Compromissos entre desempenho e custo
  • Considerações para escala empresarial

Padrões de Implantação para LLMs

  • Topologias de serviço e escolhas de design
  • Implantações locais (on-premises) vs. em cloud
  • Estratégias híbridas e de multi-cloud

Técnicas de Otimização de Inferência

  • Estratégias de loteamento (batching) para alta taxa de transferência
  • Métodos de quantização para redução de custos
  • Utilização de aceleradores e GPUs

Escalabilidade e Confiabilidade

  • Escala de clusters Kubernetes para inferência
  • Equilíbrio de carga (load balancing) e roteamento de tráfego
  • Tolerância a falhas e redundância

Quadros de Referência para Engenharia de Custos

  • Medição da eficiência de custos na inferência
  • Dimensionamento adequado de recursos de computação e memória
  • Monitoramento e alertas para otimização

Segurança e Conformidade em Produção

  • Segurança de implantações e APIs
  • Considerações de governança de dados
  • Conformidade regulatória na engenharia de custos

Estudos de Caso e Boas Práticas

  • Arquiteturas de referência para o Mistral em escala
  • Lições aprendidas de implantações empresariais
  • Tendências futuras na inferência eficiente de LLMs

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão sólida da implantação de modelos de aprendizado de máquina (machine learning)
  • Experiência com infraestrutura em cloud e sistemas distribuídos
  • Familiaridade com estratégias de ajuste de desempenho e otimização de custos

Público-Alvo

  • Engenheiros de infraestruturas
  • Arquitetos de cloud
  • Líderes de MLOps

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