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Temario del curso
Introducción al despliegue de IA
- Visionado general del ciclo de vida del despliegue de IA
- Desafíos en el despliegue de agentes de IA a producción
- Consideraciones clave: escalabilidad, confiabilidad y mantenibilidad
Contenerización y orquestación
- Introducción a Docker y conceptos básicos de contenerización
- Uso de Kubernetes para la orquestación de agentes de IA
- Mejores prácticas para la gestión de aplicaciones de IA contenerizadas
Servicio de modelos de IA
- Visionado general de frameworks de servicio de modelos (p. ej., TensorFlow Serving, TorchServe)
- Construcción de APIs REST para la inferencia de agentes de IA
- Gestión de predicciones por lotes versus en tiempo real
CI/CD para agentes de IA
- Configuración de pipelines CI/CD para despliegues de IA
- Automatización de pruebas y validación de modelos de IA
- Actualizaciones progresivas y gestión del control de versiones
Monitoreo y optimización
- Implementación de herramientas de monitoreo para el rendimiento de agentes de IA
- Analítica de la deriva de modelos y necesidades de reentrenamiento
- Optimización de la utilización de recursos y escalabilidad
Seguridad y gobernanza
- Asegurar el cumplimiento con las regulaciones de privacidad de datos
- Seguridad de pipelines de despliegue de IA y APIs
- Auditoría y registro (logging) para aplicaciones de IA
Actividades prácticas
- Contenerización de un agente de IA con Docker
- Despliegue de un agente de IA utilizando Kubernetes
- Configuración de monitoreo para el rendimiento de IA y uso de recursos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Dominio de la programación en Python
- Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Familiaridad con herramientas de contenerización como Docker
- Experiencia con prácticas DevOps (recomendado)
Público objetivo
- Ingenieros MLOps
- Profesionales de DevOps
14 Horas