Kursus Pelatihan EXO: Proses Penyebaran Klaster AI Lokal End-to-End
EXO merupakan kerangka kerja sumber terbuka yang menghubungkan perangkat Apple Silicon menjadi sebuah klaster AI terdistribusi, sehingga memungkinkan proses inferensi model canggih secara lokal meskipun ukurannya melebihi kapasitas satu perangkat saja.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para administrator sistem serta insinyur DevOps yang ingin menyebarkan, mengonfigurasi, dan mengelola klaster EXO untuk inferensi LLM secara privat di berbagai perangkat Apple Silicon atau Linux.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Menginstal dan mengonfigurasi EXO pada node macOS maupun Linux.
- Mengaktifkan mekanisme pendeteksian perangkat secara otomatis serta membentuk klaster multi-node.
- Mengaktifkan dan memverifikasi fitur RDMA lewat Thunderbolt 5 agar komunikasi antar-perangkat berlangsung dengan latensi sangat rendah.
- Menyebarkan model canggih (DeepSeek, Qwen, Llama) ke seluruh perangkat dalam klaster tersebut.
- Memonitor kondisi kesehatan klaster serta mengatasi permasalahan umum yang muncul saat proses penyebaran.
Bentuk Pelaksanaan Kursus
- Penyampaian materi secara interaktif disertai diskusi.
- Banyak latihan praktis dan kegiatan penerapan langsung.
- Pelaksanaan tugas nyata dalam lingkungan laboratorium virtual yang aktual.
Opsi Penyesuaian Kurikulum
- Untuk permintaan pelatihan sesuai kebutuhan spesifik, silakan hubungi kami agar bisa disusun dengan tepat.
Kerangka Materi
Pendahuluan Mengenai EXO serta Klaster AI Lokal
- Gambaran umum mengenai kerangka kerja EXO beserta ekosistem exo-explore yang terkait.
- Perbandingan antara proses inferensi yang dilakukan secara terpusat di awan dan penyebaran lokal yang terdistribusi.
- Struktur arsitekturnya: mekanisme pendeteksian perangkat menggunakan libp2p, backend MLX, serta komponen dasbor maupun antarmuka API.
- Persyaratan perangkat keras: Apple Silicon (M3 Ultra, M4 Pro/Max), Thunderbolt 5, serta media penyimpanan bersama.
Menginstal EXO pada macOS
- Penyiapan Xcode, Metal ToolChain, serta prasyarat lainnya di sistem operasi macOS.
- Pemasangan alat uv, Node.js, dan toolchain Rust versi terbaru.
- Menginstal forking macmon yang sudah dimodifikasi untuk pemantauan kondisi Apple Silicon secara akurat.
- Kloning repositori serta pembangunan dasbor menggunakan perintah npm.
- Menjalankan EXO dari kode sumber dan memverifikasi operasionalitasnya lewat alamat localhost:52415.
Menginstal EXO pada Linux
- Pemasangan komponen pendukung dengan apt atau Homebrew.
- Konfigurasi uv, Node.js versi 18+, dan Rust nightly secara terpisah.
- Penyusunan elemen dasbor serta eksekusi EXO dalam modus CPU saja.
- Struktur direktori: penggunaan path XDG Base Directory untuk menyimpan konfigurasi, data, cache, dan log operasional.
Pendeteksian Perangkat Otomatis serta Pembentukan Klaster
- Mekanisme pendeteksian otomatis antar perangkat dalam jaringan lokal yang diatur melalui libp2p.
- Penentuan namespace khusus dengan variabel EXO_LIBP2P_NAMESPACE demi mengisolasi klaster masing-masing pengguna.
- Pemastian keberadaan setiap node dalam tampilan dasbor klaster tersebut.
- Cara menangani kondisi gagalnya proses pendeteksian dan permasalahan segmentasi jaringan.
Aktivasi Fitur RDMA Lewat Thunderbolt 5
- Uraian mengenai arsitektur RDMA serta klaim pengurangan latensi hingga 99 persen.
- Pengaktifan fitur RDMA dalam mode pemulihan macOS melalui perintah rdma_ctl.
- Kebutuhan kabel dan batasan penataan port pada Mac Studio yang harus dipenuhi.
- Penerapan versi sama dari sistem operasi macOS di seluruh node klaster.
- Cara mengatasi kesulitan dalam proses deteksi RDMA maupun pengaturan DHCP secara akurat.
Penyebaran Model Canggih ke Dalam Klaster
- Pemanfaatan elemen antarmuka dasbor guna memuat serta mengalokasikan model DeepSeek v3.1, Qwen3-235B, dan varian Llama secara merata di berbagai node.
- Proses visualisasi lokasi penyimpanan masing-masing instansi lewat endpoint API /instance/previews.
- Pembuatan instansi model baru menggunakan konfigurasi pipeline atau pengaturan pembagian tensor secara paralel.
- Penyesuaian data profil model melalui platform HuggingFace hub yang tersedia.
Pemantauan serta Analisis Gangguan Operasional
- Pengamatan terhadap catatan aktivitas EXO sekaligus pemahaman mengenai teknik tracing terdistribusi.
- Interpretasi tanda-tanda kesehatan klaster yang tampil pada komponen visual dasbor tersebut.
- Analisis penyebab mengapa node tertentu tidak berfungsi dan bagaimana cara menyambungkannya kembali secara otomatis.
- Pemanfaatan variabel EXO_TRACING_ENABLED guna mencari titik-titik hambat dalam efisiensi kinerja klaster secara terperinci.
Pemeliharaan Klaster serta Pembaruan Komponen
- Langkah-langkah mengganti versi binari EXO dan menyusun ulang elemen dasbor secara berkala.
- Cara mentransfer data cache model lama maupun manajemen terhadap model yang telah diunduh lewat NFS.
- Teknik mengeluarkan node tertentu dari struktur klaster tanpa gangguan beserta pendistribusian ulang beban kerja secara adil.
Persyaratan
- Pemahaman dasar mengenai konsep jaringan (IP, subnetting, serta pengaturan firewall)
- Pengalaman dalam mengelola sistem melalui baris perintah di macOS atau Linux
- Keakraban dengan manajemen paket Python (pip/uv) maupun alat-alat Node.js
Target Peserta
- Para administrator sistem
- Para insinyur DevOps
- Para arsitek infrastruktur AI yang bertanggung jawab atas penyebaran LLM secara lokal
Kursus Pelatihan Terbuka membutuhkan minimal 5 peserta.
Kursus Pelatihan EXO: Proses Penyebaran Klaster AI Lokal End-to-End - Pemesanan
Kursus Pelatihan EXO: Proses Penyebaran Klaster AI Lokal End-to-End - Penyelidikan
EXO: Proses Penyebaran Klaster AI Lokal End-to-End - Permintaan Konsultasi
Kursus Mendatang
Kursus Terkait
LangGraph Tingkat Lanjut: Optimisasi, Debugging, dan Pemantauan Graf Kompleks
35 JamLangGraph merupakan framework untuk membuat aplikasi berbasis LLM yang melibatkan beberapa aktor serta memiliki keadaan dinamis. Aplikasi ini dibuat dalam bentuk graf komposabel dengan kemampuan mengendalikan eksekusi.
Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para insinyur platform AI tingkat lanjut, praktisi DevOps untuk AI, serta arsitek ML yang ingin mengoptimalkan, mendebug, memantau, dan mengoperasikan sistem LangGraph di lingkungan produksi.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Merancang serta mengoptimalkan struktur graf LangGraph yang kompleks agar lebih cepat, hemat biaya, dan dapat diskalakan.
- Meningkatkan keandalan sistem melalui mekanisme retry, pengaturan timeout, prinsip idempotensi, serta pemulihan data berdasarkan checkpoint.
- Memecahkan masalah dalam eksekusi graf dengan melakukan tracing dan inspeksi keadaan sistem; mampu mereproduksi masalah yang terjadi di lingkungan produksi secara sistematis.
- Mengintegrasikan fitur logging, metrik, serta tracing pada graf LangGraph, menerapkannya ke dalam lingkungan produksi, serta memantau indikator SLA dan penggunaan biaya.
Bentuk Pelatihan
- Diskusi interaktif berupa kuliah.
- Banyak latihan praktis untuk meningkatkan pemahaman.
- Penerapan langsung dalam lingkungan laboratorium secara real-time.
Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan
- Jika Anda menginginkan penyesuaian materi pelatihan ini sesuai kebutuhan, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.
Membangun Agen Pengkodean dengan Devstral: Dari Desain Agen Hingga Alat Pendukungnya
14 JamDevstral merupakan sebuah framework open-source yang dirancang untuk membantu pembuatan dan pengoperasian agen pengkodean. Agen-agen ini mampu berinteraksi dengan basis kode, alat-alat pengembangan, serta API guna meningkatkan produktivitas para insinyur perangkat lunak.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para insinyur pembelajaran mesin (ML), tim pengembangan alat, serta SRE yang sudah memiliki pengetahuan menengah hingga tingkat lanjut. Mereka diharapkan mampu merancang, mengimplementasikan, dan mengoptimalkan agen pengkodean dengan memanfaatkan Devstral.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta diharapkan dapat:
- Mengatur konfigurasi Devstral agar siap digunakan dalam pengembangan agen pengkodean.
- Merancang alur kerja yang efektif untuk eksplorasi dan modifikasi basis kode menggunakan agen.
- Mengintegrasikan agen pengkodean dengan berbagai alat pengembangan serta API.
- Menerapkan praktik terbaik dalam hal keamanan dan efisiensi saat melakukan penyebaran agen.
Bentuk Pelaksanaan Kursus
- Penyampaian materi secara interaktif disertai diskusi.
- Beragam latihan praktis untuk meningkatkan pemahaman.
- Penerapan konsep langsung dalam lingkungan laboratorium nyata.
Opsi Penyesuaian Kursus
- Jika Anda ingin permintaan pelatihan yang disesuaikan secara khusus, silakan hubungi kami untuk membahasnya.
Operasi Model Open Source: Hosting Mandiri, Pelatihan Ulang, dan Tata Kelola dengan Model Devstral & Mistral
14 JamModel Devstral dan Mistral merupakan teknologi AI berbasis open source yang dirancang untuk dapat diterapkan secara fleksibel, dilatih ulang, serta diintegrasikan secara terukur.
Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi para insinyur ML tingkat menengah hingga lanjut, tim platform teknis, maupun insinyur peneliti yang ingin melakukan hosting mandiri, pelatihan ulang, serta mengatur tata kelola model Mistral dan Devstral dalam lingkungan produksi.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Mengatur dan mengonfigurasi lingkungan hosting mandiri untuk model Mistral dan Devstral.
- Menerapkan teknik pelatihan ulang guna meningkatkan kinerja pada bidang spesifik.
- Mengimplementasikan pengelolaan versi, pemantauan, serta tata kelola siklus hidup model.
- Memastikan keamanan, kepatuhan terhadap regulasi, dan pemanfaatan model open source secara bertanggung jawab.
Bentuk Pelaksanaan Pelatihan
- Diskusi interaktif dan kuliah praktis.
- Latihan langsung terkait proses hosting mandiri serta pelatihan ulang model.
- Penerapan langsung pipeline tata kelola dan pemantauan dalam lingkungan lab virtual.
Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan
- Jika Anda menginginkan penyusunan materi pelatihan sesuai kebutuhan khusus, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.
Fiji: Pengolahan Gambar untuk Bioteknologi dan Toksikologi
14 JamPelatihan langsung tatap muka ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para peneliti serta profesional laboratorium dari tingkat pemula hingga menengah yang ingin memproses dan menganalisis gambar jaringan histologis, sel darah, alga, serta sampel biologis lainnya.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Mengoperasikan antarmuka Fiji dan memanfaatkan fungsi inti ImageJ.
- Melakukan pra-pengolahan serta peningkatan kualitas gambar ilmiah agar lebih mudah dianalisis.
- Menganalisis gambar secara kuantitatif, termasuk menghitung jumlah sel dan mengukur luas permukaannya.
- Mengotomatisasi tugas-tugas berulang dengan menggunakan makro serta plugin.
- Menyesuaikan alur kerja sesuai kebutuhan analisis gambar spesifik dalam penelitian biologi.
Aplikasi LangGraph di Sektor Keuangan
35 JamLangGraph merupakan kerangka kerja yang digunakan untuk membangun aplikasi berbasis LLM yang memiliki status keadaan dinamis serta melibatkan beberapa aktor, dalam bentuk grafik yang dapat disusun ulang. Aplikasi ini juga mampu menyimpan status secara permanen serta memberikan kontrol penuh atas proses eksekusi.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, dan ditujukan bagi para profesional tingkat menengah hingga lanjut yang ingin merancang, mengimplementasikan, serta mengoperasikan solusi keuangan berbasis LangGraph dengan aspek tata kelola, kemampuan observabilitas, serta kepatuhan terhadap regulasi.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Merancang alur kerja LangGraph yang sesuai dengan persyaratan regulasi dan audit di bidang keuangan.
- Mengintegrasikan standar data keuangan serta ontologi ke dalam status grafik dan perangkat pendukungnya.
- Melaksanakan mekanisme keandalan, keamanan, serta kontrol berbasis campur tangan manusia untuk proses-proses kritis.
- Menyebarkan, memantau, serta mengoptimalkan sistem LangGraph demi mencapai kinerja maksimal, penghematan biaya, dan kepatuhan terhadap SLA.
Bentuk Pelatihan
- Penyampaian materi secara interaktif disertai diskusi.
- Banyak latihan praktis untuk meningkatkan pemahaman.
- Pelaksanaan implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium yang nyata.
Opsi Kustomisasi Pelatihan
- Jika Anda ingin mengatur pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan khusus, silakan hubungi kami untuk membahasnya.
Dasar-Dasar LangGraph: Penggunaan Prompt dan Pembentukan Rantai dalam Aplikasi LLM Berbasis Graf
14 JamLangGraph merupakan kerangka kerja untuk membangun aplikasi berbasis LLM dengan struktur graf yang mendukung perencanaan, pengalihan alur, penggunaan alat bantu eksternal, manajemen memori, serta kontrol eksekusi.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para pengembang pemula, insinyur prompt, serta praktisi data yang ingin merancang alur kerja LLM multi-tahap yang andal menggunakan LangGraph.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Menguraikan konsep dasar LangGraph seperti node, sisi graf, dan mekanisme manajemen state serta kapan penggunaannya.
- Merancang rantai prompt yang dapat mengalami percabangan, memanggil alat bantu eksternal, serta menyimpan memori proses.
- Mengintegrasikan mekanisme pengambilan informasi dan API eksternal ke dalam arsitektur graf.
- Menguji, melakukan debugging, serta mengevaluasi aplikasi LangGraph untuk memastikan keandalan dan keamanannya.
Bentuk Pelatihan
- Kuliah interaktif disertai diskusi terbimbing.
- Praktikum yang dipandu serta penjelasan kode di lingkungan sandbox khusus pelatihan.
- Latihan berbasis skenario dalam hal perancangan, pengujian, dan evaluasi sistem.
Opsi Kustomisasi Pelatihan
- Jika Anda menginginkan pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan khusus, silakan hubungi kami untuk membahasnya.
LangGraph dalam Dunia Kesehatan: Pengelolaan Alur Kerja untuk Lingkungan yang Teratur
35 JamLangGraph memungkinkan pembuatan alur kerja multi-aktor yang terkelola dengan baik, didukung oleh LLM serta mengizinkan kontrol ketat terhadap jalannya eksekusi dan penyimpanan status. Dalam bidang kesehatan, kemampuan ini sangat penting untuk menjamin kepatuhan regulasi, interoperabilitas sistem, serta pengembangan sistem pendukung keputusan yang selaras dengan proses medis.
Pelatihan online langsung ini diselenggarakan oleh instruktur dan ditujukan bagi para profesional tingkat menengah hingga mahir yang ingin merancang, mengimplementasikan, serta mengelola solusi berbasis LangGraph dalam konteks kesehatan, sekaligus memahami tantangan regulasi, etika, maupun aspek operasionalnya.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Merancang alur kerja LangGraph yang sesuai dengan kebutuhan kesehatan, dengan memperhatikan aspek kepatuhan dan kemudahan audit.
- Mengintegrasikan aplikasi LangGraph dengan ontologi serta standar medis seperti FHIR, SNOMED CT, dan ICD.
- Menerapkan praktik terbaik dalam hal keandalan, pelacakan aktivitas, serta tingkat keterjelasan sistem di lingkungan sensitif.
- Menyebarkan, memantau, serta menguji aplikasi LangGraph dalam lingkungan produksi bidang kesehatan.
Bentuk Pelatihan
- Kuliah interaktif dan diskusi aktif.
- Latihan praktis berdasarkan studi kasus nyata.
- Praktik implementasi dalam lingkungan laboratorium langsung.
Opsi Kustomisasi Pelatihan
- Jika Anda menginginkan pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan khusus, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.
LangGraph untuk Aplikasi Hukum
35 JamLangGraph merupakan kerangka kerja yang digunakan untuk membangun aplikasi LLM berbasis graf yang mampu mengelola status, melibatkan banyak aktor, serta memberikan kontrol eksekusi yang presisi.
Pelatihan online langsung ini disusun khusus untuk para profesional tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin merancang, mengimplementasikan, dan mengelola solusi hukum berbasis LangGraph dengan jaminan kepatuhan terhadap regulasi, kemampuan pelacakan aktivitas, serta kontrol tata kelola.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Merancang alur kerja LangGraph yang sesuai kebutuhan bidang hukum sekaligus memastikan kemudahan audit serta kepatuhan terhadap regulasi.
- Mengintegrasikan ontologi hukum dan standar dokumen ke dalam status dan proses pengolahan graf.
- Menerapkan mekanisme perlindungan khusus, persetujuan dari manusia, serta jejak keputusan yang dapat dilacak dengan jelas.
- Menyebarkan, memantau, dan merawat layanan LangGraph di lingkungan produksi dengan kemampuan observabilitas dan pengendalian biaya.
Bentuk Pelatihan
- Kuliah interaktif disertai diskusi.
- Banyak latihan praktis untuk meningkatkan pemahaman.
- Implementasi langsung secara praktik dalam lingkungan laboratorium virtual.
Pilihan Penyesuaian Konten Pelatihan
- Jika membutuhkan pelatihan yang disesuaikan secara spesifik, silakan hubungi kami untuk mengatur detailnya.
Membangun Alur Kerja Dinamis dengan LangGraph dan Agen LLM
14 JamLangGraph merupakan sebuah framework untuk menyusun alur kerja berbasis LLM yang memiliki struktur grafis, sehingga mendukung pengambilan keputusan bersyarat, pemanfaatan alat pendukung, manajemen memori, serta eksekusi yang dapat dikontrol secara teratur.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para insinyur tingkat menengah serta tim produk yang ingin menggabungkan logika grafis dari LangGraph dengan mekanisme kerja agen LLM guna membuat aplikasi dinamis yang mampu memproses konteks, seperti agen layanan pelanggan, struktur pengambilan keputusan, dan sistem pencarian informasi.
Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:
- Merancang alur kerja berbasis graf yang memadukan agen LLM, alat pendukung, dan mekanisme penyimpanan memori.
- Menerapkan proses pengalihan kondisional, sistem percobaan ulang, serta prosedur cadangan demi keandalan eksekusi.
- Mengintegrasikan teknik pencarian informasi, API, dan format output terstruktur ke dalam siklus kerja agen.
- Menilai, memantau, serta mengoptimalkan perilaku agen agar tetap andal dan aman digunakan.
Bentuk Pelaksanaan Pelatihan
- Kuliah interaktif disertai diskusi yang dipandu instruktur.
- Praktikum terbimbing serta pengenalan kode dalam lingkungan simulasi yang aman.
- Latihan perancangan berbasis skenario dan evaluasi bersama rekan sejawat.
Pilihan Penyesuaian Konten Pelatihan
- Bila Anda ingin mengadakan pelatihan sesuai kebutuhan tertentu, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.
LangGraph untuk Otomatisasi Pemasaran
14 JamLangGraph merupakan framework orkestrasi berbasis graf yang memungkinkan pembuatan alur kerja multi-tahap dengan logika kondisional antara LLM dan berbagai tools. Framework ini sangat cocok digunakan untuk mengotomatisasi serta memperpersonalisasi proses pengelolaan konten.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, ditujukan bagi para pemasar tingkat menengah, ahli strategi konten, serta pengembang otomatisasi yang ingin menerapkan kampanye email dinamis dan percabangan serta alur kerja generasi konten menggunakan LangGraph.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan mampu:
- Merancang alur kerja konten dan email berbasis struktur graf dengan logika kondisional.
- Mengintegrasikan LLM, API, serta sumber data untuk mewujudkan personalisasi otomatis.
- Mengelola status, memori, dan konteks selama proses eksekusi kampanye yang terdiri dari beberapa tahap.
- Menilai, memantau, serta mengoptimalkan kinerja alur kerja beserta hasil distribusinya.
Bentuk Pelatihan
- Ceramah interaktif dan diskusi kelompok.
- Praktik langsung dalam merancang alur kerja email serta pipelin konten.
- Latihan berbasis skenario terkait personalisasi, segmentasi, serta logika percabangan.
Pilihan Penyesuaian Kurikulum
- Untuk permintaan kurikulum khusus, silakan hubungi kami guna mengatur pelatihan tersebut.
Le Chat Enterprise: Fitur Obrolan Pribadi, Integrasi, dan Kontrol Administrasi
14 JamLe Chat Enterprise merupakan solusi ChatOps privat yang menyediakan kemampuan AI berbasis percakapan yang aman, dapat disesuaikan, serta diatur secara ketat untuk kebutuhan organisasi. Solusi ini mendukung kontrol RBAC, SSO, konektor, serta integrasi dengan aplikasi-aplikasi enterprise.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur dan ditujukan bagi para manajer produk tingkat menengah, pemimpin teknologi informasi, insinyur solusi, serta tim keamanan dan kepatuhan yang ingin mengimplementasikan serta mengatur Le Chat Enterprise di lingkungan perusahaan.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, para peserta akan mampu:
- Mengatur dan mengonfigurasi Le Chat Enterprise agar dapat digunakan secara aman.
- Mengaktifkan kontrol RBAC, SSO, serta mekanisme kepatuhan yang sesuai standar.
- Mengintegrasikan Le Chat dengan aplikasi enterprise dan sistem penyimpanan data.
Bentuk Pelatihan
- Kuliah interaktif disertai diskusi.
- Banyak latihan praktik untuk memperdalam pemahaman.
- Penerapan langsung dalam lingkungan laboratorium virtual.
Opsi Penyesuaian Konten Pelatihan
- Untuk permintaan pelatihan yang disesuaikan dengan kebutuhan tertentu, silakan hubungi kami untuk mengatur detailnya.
Arsitektur LLM yang Efisien Biaya: Mistral dalam Skala Besar (Teknik Kinerja dan Pengelolaan Biaya)
14 JamMistral merupakan keluarga model bahasa besar berkinerja tinggi yang dioptimalkan untuk penerapan produksi secara efisien biaya dalam skala luas.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, baik secara virtual maupun tatap muka, ditujukan bagi para insinyur infrastruktur tingkat lanjut, arsitek cloud, serta pemimpin tim MLOps yang ingin merancang, mengimplementasikan, dan mengoptimalkan arsitektur berbasis Mistral guna memaksimalkan throughput sekaligus meminimalkan pengeluaran.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Mengimplementasikan pola penerapan yang dapat diskalakan untuk Mistral Medium 3.
- Menerapkan teknik pengelompokan permintaan, kuantisasi, serta strategi penyajian yang efisien.
- Mengoptimalkan biaya proses inferensi tanpa mengorbankan kinerja model.
Bentuk Pelatihan
- Penyampaian materi interaktif dengan diskusi.
- Banyak latihan praktis untuk memperdalam pemahaman.
- Pengimplementasian langsung dalam lingkungan laboratorium yang nyata.
Opsi Penyesuaian Materi Pelatihan
- Jika ingin meminta penyesuaian khusus pada materi ini, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.
Mengembangkan Asisten Konversasional dengan Konektor dan Integrasi Mistral
14 JamMistral AI merupakan platform kecerdasan buatan terbuka yang memungkinkan tim untuk membangun serta mengintegrasikan asisten konversasional ke dalam berbagai alur kerja perusahaan maupun layanan pelanggan.
Pelatihan online langsung ini dipimpin oleh instruktur dan ditujukan bagi manajer produk, pengembang full-stack, serta insinyur integrasi yang memiliki tingkat kemampuan pemula hingga menengah. Mereka yang ingin merancang, mengintegrasikan, dan mengembangkan asisten konversasional dengan memanfaatkan konektor serta fitur integrasi dari Mistral dapat mengikuti pelatihan ini.
Setelah mengikuti pelatihan ini, para peserta akan mampu:
- Mengintegrasikan model konversasional Mistral dengan konektor perusahaan maupun alat SaaS.
- Menerapkan teknik Generasi yang Diperkaya oleh Pencarian (Retrieval-Augmented Generation/RAG) guna menghasilkan respons yang akurat dan relevan.
- Menerapkan asisten tersebut ke dalam alur kerja produk guna memenuhi kebutuhan dunia nyata.
Bentuk Pelatihan
- Diskusi dan penyampaian materi secara interaktif.
- Latihan integrasi secara praktis.
- Pengembangan asisten konversasional dalam lingkungan laboratorium virtual langsung.
Opsi Penyesuaian Konten Pelatihan
- Jika Anda menginginkan pelatihan yang disesuaikan secara khusus, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.
Penerapan Tingkat Perusahaan dengan Mistral Medium 3
14 JamMistral Medium 3 merupakan model bahasa besar multimodal berkinerja tinggi yang dirancang untuk diterapkan secara efektif di lingkungan perusahaan.
Pelatihan online langsung ini dipandu oleh instruktur, dan ditujukan bagi para insinyur AI/ML tingkat menengah hingga lanjutan, arsitek platform, serta tim MLOps yang ingin menerapkan, mengoptimalkan, dan menjaga keamanan Mistral Medium 3 dalam penggunaannya di perusahaan.
Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Menerapkan Mistral Medium 3 melalui API maupun opsi self-hosting.
- Mengoptimalkan performa inferensi sekaligus mengurangi biaya penggunaan.
- Mewujudkan berbagai skenario aplikasi multimodal menggunakan Mistral Medium 3.
- Menerapkan praktik terbaik keamanan dan kepatuhan terhadap regulasi di lingkungan perusahaan.
Bentuk Pelatihan
- Diskusi dan kuliah interaktif.
- Banyak latihan praktis untuk penguasaan materi.
- Penerapan langsung dalam lingkungan laboratorium virtual.
Opsi Kustomisasi Pelatihan
- Untuk meminta penyesuaian khusus terhadap pelatihan ini, silakan hubungi kami untuk membicarakannya.
Mistral untuk AI yang Bertanggung Jawab: Privasi, Lokasi Penyimpanan Data, dan Pengendalian Perusahaan
14 JamMistral AI merupakan platform kecerdasan buatan terbuka yang siap digunakan oleh perusahaan. Platform ini menyediakan berbagai fitur guna memastikan penerapan AI secara aman, patuh regulasi, dan bertanggung jawab.
Pelatihan online langsung ini dipimpin instruktur dan ditujukan bagi para pemimpin bidang kepatuhan, arsitek keamanan, serta pihak terkait dari departemen hukum atau operasional tingkat menengah yang ingin menerapkan praktik AI yang bertanggung jawab dengan memanfaatkan mekanisme privasi, lokasi penyimpanan data, dan pengendalian perusahaan di Mistral.
Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:
- Menerapkan teknik pengamanan privasi dalam penerapan Mistral.
- Menggunakan strategi lokasi penyimpanan data untuk memenuhi persyaratan regulasi.
- Mengatur pengendalian tingkat perusahaan seperti RBAC, SSO, dan log audit.
- Menilai pilihan vendor serta model penerapan yang sesuai dengan standar kepatuhan.
Bentuk Pelatihan
- Pemaparan materi dan diskusi interaktif.
- Studi kasus serta latihan yang berfokus pada aspek kepatuhan.
- Praktik langsung dalam pengaturan pengendalian AI perusahaan.
Opsi Penyesuaian Pelatihan
- Jika Anda ingin meminta penyusunan pelatihan sesuai kebutuhan, silakan hubungi kami untuk pengaturannya.