Temario del curso
Introducción a la Contenerización para IA y ML
- Conceptos fundamentales de la contenerización.
- Por qué los contenedores son ideales para cargas de trabajo de ML.
- Diferencias clave entre contenedores y máquinas virtuales.
Trabajo con Imágenes y Contenedores de Docker
- Comprensión de imágenes, capas y registros.
- Gestión de contenedores para experimentación con ML.
- Uso eficiente de la CLI de Docker.
Empaquetado de Entornos de ML
- Preparación de código base de ML para su contenerización.
- Gestión de entornos y dependencias de Python.
- Integración de soporte para CUDA y GPU.
Construcción de Dockerfiles para Aprendizaje Automático
- Estructuración de Dockerfiles para proyectos de ML.
- Mejores prácticas para rendimiento y mantenibilidad.
- Uso de compilaciones multicapa (multi-stage builds).
Contenerización de Modelos y Pipelines de ML
- Empaquetado de modelos entrenados en contenedores.
- Gestión de estrategias de datos y almacenamiento.
- Despliegue de flujos de trabajo reproducibles de extremo a extremo.
Ejecución de Servicios de ML Contenerizados
- Exposición de puntos finales de API para inferencia de modelos.
- Escalado de servicios con Docker Compose.
- Monitoreo del comportamiento en tiempo de ejecución.
Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento
- Garantía de configuraciones seguras de contenedores.
- Gestión de accesos y credenciales.
- Manejo de activos confidenciales de ML.
Despliegue en Entornos de Producción
- Publicación de imágenes en registros de contenedores.
- Despliegue de contenedores en configuraciones on-premise o en la nube.
- Versionado y actualización de servicios de producción.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- Experiencia con Python o lenguajes de programación similares.
- Familiaridad con operaciones básicas de la línea de comandos de Linux.
Público objetivo
- Ingenieros de ML que despliegan modelos en producción.
- Científicos de datos que gestionan entornos reproducibles para experimentación.
- Desarrolladores de IA que crean aplicaciones escalables contenerizadas.
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