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Temario del curso
Introducción a Mistral a Gran Escala
- Visión general de Mistral Medium 3.
- Compensaciones entre rendimiento y costos.
- Consideraciones a escala empresarial.
Patrones de Implementación para Modelos de Lenguaje Grande (LLM)
- Topologías de servicio y decisiones de diseño.
- Implementaciones en instalaciones propias frente a la nube.
- Estrategias híbridas y multi-nube.
Técnicas de Optimización de Inferencia
- Estrategias de agrupación para alto rendimiento.
- Métodos de cuantización para reducción de costos.
- Uso de aceleradores y GPUs.
Escalabilidad y Confiabilidad
- Escalado de clústeres de Kubernetes para inferencia.
- Balanceo de carga y enrutamiento de tráfico.
- Tolerancia a fallas y redundancia.
Frameworks de Ingeniería de Costos
- Medición de la eficiencia del costo de inferencia.
- Ajuste adecuado de recursos de cómputo y memoria.
- Monitoreo y alertas para optimización.
Seguridad y Cumplimiento en Producción
- Protección de implementaciones y API.
- Consideraciones sobre gobernanza de datos.
- Cumplimiento normativo en ingeniería de costos.
Casos de Estudio y Mejores Prácticas
- Arquitecturas de referencia para Mistral a gran escala.
- Lecciones aprendidas de implementaciones empresariales.
- Tendencias futuras en inferencia eficiente de LLM.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento sólido sobre la implementación de modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia en infraestructura en la nube y sistemas distribuidos.
- Familiaridad con estrategias de ajuste de rendimiento y optimización de costos.
Audiencia Objetivo
- Ingenieros de infraestructura.
- Arquitectos de nube.
- Líderes de MLOps.
14 Horas
