CI/CD para IA: Automatización de la creación y despliegue de modelos basados en Docker
CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, las pruebas, la contenedorización y el despliegue de modelos mediante tuberías (pipelines) de integración continua y entrega continua.
Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen automatizar los flujos de trabajo de extremo a extremo para la entrega de modelos de IA utilizando Docker y plataformas de CI/CD.
Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:
- Crear tuberías automatizadas para la construcción y las pruebas de contenedores de modelos de IA.
- Implementar control de versiones y reproducibilidad para los ciclos de vida de los modelos.
- Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
- Aplicar las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor y debates técnicos.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación práctica.
- Simulaciones de flujos de trabajo CI/CD realistas en un entorno controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo de tuberías personalizados o integraciones específicas con plataformas, póngase en contacto con nosotros para adaptar este curso.
Temario del curso
Introducción a los flujos de trabajo CI/CD para IA
- Desafíos únicos de las tuberías de entrega de modelos de IA.
- Comparación entre los procesos tradicionales de DevOps y MLOps.
- Componentes clave del despliegue automatizado de modelos.
Contenedorización de modelos de IA con Docker
- Diseño de Dockerfiles eficientes para inferencia de ML.
- Gestión de dependencias y artefactos del modelo.
- Construcción de imágenes seguras y optimizadas.
Configuración de tuberías CI/CD
- Opciones de herramientas CI/CD y sus ecosistemas.
- Construcción de tuberías para el empaquetado automatizado de modelos.
- Validación de las tuberías mediante comprobaciones automatizadas.
Pruebas de modelos de IA en CI
- Automatización de las comprobaciones de integridad de los datos.
- Pruebas unitarias e integradas para servicios de modelo.
- Validación del rendimiento y detección de regresiones.
Despliegue automatizado de servicios de IA basados en Docker
- Despliegue de contenedores de IA en entornos cloud.
- Implementación de despliegues blue-green y canary.
- Estrategias de reversión (rollback) ante fallos en el despliegue.
Gestión de versiones y artefactos de modelos
- Uso de registros para el control de versiones de modelos y contenedores.
- Etiquetado, firma y promoción de imágenes.
- Coordinación de las actualizaciones de modelos entre servicios.
Monitoreo y observabilidad en CI/CD para IA
- Rastreo del rendimiento de las tuberías y los modelos.
- Sistemas de alerta para fallos en la construcción o deriva (drift) de modelos.
- Trazabilidad del comportamiento de la inferencia entre entornos.
Escalado de las tuberías CI/CD para sistemas de IA
- Parallelización de la construcción para modelos grandes.
- Optimización de los recursos de cálculo y almacenamiento.
- Integración de ejecutores distribuidos y remotos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los ciclos de vida de los modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con la contenedorización mediante Docker.
- Conocimiento familiar de los conceptos y las tuberías (pipelines) de CI/CD.
Público objetivo
- Ingenieros de DevOps.
- Equipos de MLOps.
- Ingenieros de AI-ops.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
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- Ejercicios prácticos que enfatizan estrategias de despliegue potenciadas por IA.
- Implementación práctica en un entorno simulado de feature flags y pruebas canary.
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- Para organizar contenido personalizado o integrar herramientas específicas de su organización, por favor contáctenos.
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- Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas multi-fuente.
- Integrar procesos de alerta y remediación en plataformas existentes.
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- Conferencia interactiva y discusión.
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- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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- Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
- Automatizar alertas y remediaciones mediante herramientas de código abierto.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Amplia cantidad de ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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- Aprovechar modelos de IA para generar escenarios de prueba efectivos de unidad, integración y extremo a extremo.
- Analizar bases de código utilizando aprendizaje automático para detectar posibles puntos ciegos de cobertura.
- Integrar la generación de pruebas basada en IA en flujos de trabajo CI/CD.
- Optimizar estrategias de prueba basándose en el análisis predictivo de fallos.
Formato del Curso
- Conferencias técnicas guiadas respaldadas por perspectivas de expertos.
- Sesiones prácticas basadas en escenarios y ejercicios manuales.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de prueba controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si necesita que este entrenamiento se adapte a su conjunto de herramientas o flujos de trabajo, contáctenos para coordinarlo.
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Esta formación práctica impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de QA y DevOps de nivel intermedio que desean aplicar herramientas de IA para automatizar y escalar la aseguramiento de calidad en flujos de trabajo de integración continua y despliegue continuo.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización basadas en IA.
- Integrar puertas de QA inteligentes en pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar la IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad de las pruebas (test flakiness).
- Optimizar el tiempo y la cobertura de las pruebas en proyectos ágiles de rápido desarrollo.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Aplicar comprobaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante la compilación del software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para hacer cumplir las normas regulatorias, de seguridad y de licenciamiento.
- Detectar automáticamente la deriva de configuración y las desviaciones.
- Incorporar informes de cumplimiento en tiempo real en los flujos de trabajo de entrega.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, respaldadas con ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de cumplimiento en CI/CD.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere integraciones de cumplimiento personalizadas, contáctenos para organizarlo.
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Esta capacitación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su infraestructura de observabilidad existente y sus flujos de trabajo operativos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura de AIOps unificada.
- Correlacionar métricas, registros y eventos entre sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por inteligencia artificial.
- Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta utilizando flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de reparación) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Amplia práctica mediante ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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14 HorasPrometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) mejora estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar decisiones operativas.
Esta formación dirigida por un instructor, impartida en formato online o presencial, está orientada a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitorización integrando prácticas de AIOps mediante Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y la predicción (forecasting).
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión grupal.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de LLM en producción
14 HorasEsta formación en vivo y guiada por instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a gran escala.
Seguridad de IA y Evaluación ofensiva de IA
14 HorasEsta capacitación en vivo con instrucción en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de IA y aplicaciones impulsadas por LLM.
