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Programa do Curso

Introdução ao Mistral em Escala

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

Padrões de Implantação para LLMs

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

Técnicas de Otimização de Inferência

  • Estratégias de batching para alto throughput
  • Métodos de quantização para redução de custos
  • Utilização de aceleradores e GPUs

Escalabilidade e Confiabilidade

  • Escala de clusters Kubernetes para inferência
  • Balanciamento de carga e roteamento de tráfego
  • Tolerância a falhas e redundância

Frameworks de Engenharia de Custos

  • Medição da eficiência de custo da 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 Melhores Práticas

  • Arquiteturas de referência para Mistral em escala
  • Aprendizados de implantações empresariais
  • Tendências futuras em inferência de LLMs eficiente

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Sólida compreensão da implantação de modelos de aprendizado de máquina.
  • Experiência com infraestrutura de nuvem e sistemas distribuídos.
  • Familiaridade com estratégias de ajuste de desempenho (tuning) e otimização de custos.

Público-Alvo

  • Engenheiros de infraestrutura.
  • Arquitetos de nuvem.
  • Líderes de MLOps.
 14 Horas

Treinamento Corporativo Personalizado

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  • Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
  • Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
Investimento

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