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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 local frente a la nube
- Estrategias híbridas y multiclave (multi-cloud)
Técnicas de optimización de inferencia
- Estrategias de lotes (batching) para alto rendimiento
- Métodos de cuantización para la reducción de costos
- Aprovechamiento de aceleradores y GPU
Escala y confiabilidad
- Escala de clústeres de Kubernetes para inferencia
- Balanceo de carga y enrutamiento de tráfico
- Tolerancia a fallos y redundancia
Marco de ingeniería de costos
- Medición de la eficiencia de costo de inferencia
- Ajuste del tamaño de recursos de cómputo y memoria
- Monitoreo y alertas para optimización
Seguridad y cumplimiento en producción
- Seguridad de implementaciones y APIs
- Consideraciones de gobernanza de datos
- Cumplimiento regulatorio en la 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 LLM eficiente
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de la implementación 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
Audiencia
- Ingenieros de infraestructura
- Arquitectos en la nube
- Líderes de MLOps
