KKC_0325 | Mistral-KI Training: Europas LLM-Stack im Einsatz

Mistral-KI Training: Europas LLM-Stack im Einsatz vermittelt praxisnah, wie Sie Mistral-Modelle bewerten, auswählen und für europäische KI-Szenarien einsetzen. Viele KI-Projekte starten mit einem starken Demo-Erlebnis und geraten später durch Modellwahl, Kostenprofil oder fehlende Bewertungslogik unter Druck.

Mistral-Modelle für unterschiedliche KI-Anwendungsfälle einzuordnen sowie Modellkarten, Leistungsprofile und Kostenaspekte systematisch zu bewerten, stehen dabei im Mittelpunkt. Die Inhalte verbinden fachliche Einordnung, konkrete Umsetzung und die Anforderungen an Qualität, Sicherheit und Nachvollziehbarkeit.

Damit eignet sich das Angebot für Unternehmen, die neue KI-, Daten- oder Automatisierungslösungen nicht nur testen, sondern strukturiert in belastbare Arbeitsabläufe überführen möchten.

• Mistral-Modelle für unterschiedliche KI-Anwendungsfälle einordnen
• Modellkarten, Leistungsprofile und Kostenaspekte systematisch bewerten
• Geeignete Einsatzszenarien für Coding, Agenten und multimodale Aufgaben ableiten
• Prompts, Evaluationskriterien und Vergleichstests strukturieren
• Betriebs- und Datenschutzaspekte europäischer LLM-Stacks berücksichtigen
• Entscheidungen zur Modellwahl nachvollziehbar dokumentieren

Der Kurs richtet sich an KI-Verantwortliche, Entwickler/innen, Data-Teams, IT-Architektinnen und Architekten sowie Entscheider/innen, die Mistral-Modelle für Unternehmensanwendungen prüfen möchten.

Ein Grundverständnis für generative KI und LLM-basierte Anwendungen ist hilfreich. Technische Vorkenntnisse zu APIs oder Cloud-Betrieb erleichtern den Transfer.

Mistral-Ökosystem und Modell-Familie

• Mistral-Frontier-Modelle im Vergleich
• Mistral Medium 3.5 und Small 4
• Mistral Large 3 und Ministral 3
• Open-Weight-Modelle und API-Modelle
• Mistral-Modellkarten und Release-Versionen

Modell-Auswahl und Architekturentscheidungen

• Use-Case-Mapping für LLM-Aufgaben
• Kontextfenster bei Mistral-Modellen
• Latenzprofile für Architekturentscheidungen
• Kostenprofile im API-Betrieb
• EU-Anforderungen an Datenflüsse

API-Nutzung und Prototyping

• Mistral API und SDK-Grundlagen
• Chat-Prompts für Assistenz-Workflows
• Reasoning-Prompts für Analyseaufgaben
• Coding-Prompts mit Devstral 2
• Fehlerbilder bei API-Integrationen

RAG und Dokumentenverarbeitung

• Retrieval-Architektur mit Embeddings
• OCR 3 für Document-AI-Workflows
• Quellenbindung in generierten Antworten
• Index-Strategien für Unternehmensdaten

Audio-, Code- und Agenten-Use-Cases

• Voxtral für Transkription
• Voxtral TTS für Sprach-Ausgabe
• Codestral für Code-Vervollständigung
• Devstral 2 für Code-Agenten
• Tool-Aufrufe in Agenten-Workflows

Evaluation, Sicherheit und Betrieb

• Benchmark-Design für LLM-Vergleiche
• Mistral Moderation 2 im Einsatz
• Logging für LLM-Anwendungen
• Kostenkontrolle im API-Betrieb
• Deployment-Optionen und Rollout-Plan