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Temario del curso
Introducción al Despliegue en Producción
- Principales desafíos en el despliegue de modelos ajustados.
- Diferencias entre los entornos de desarrollo y producción.
- Herramientas y plataformas para el despliegue de modelos.
Preparación de Modelos para el Despliegue
- Exportación de modelos en formatos estándar (ONNX, TensorFlow SavedModel, etc.).
- Optimización de modelos para latencia y capacidad de procesamiento (throughput).
- Pruebas de modelos con casos extremos y datos del mundo real.
Contenedorización para el Despliegue de Modelos
- Introducción a Docker.
- Creación de imágenes de Docker para modelos de aprendizaje automático.
- Mejores prácticas para la seguridad y eficiencia de los contenedores.
Escalado de Despliegues con Kubernetes
- Introducción a Kubernetes para cargas de trabajo de IA.
- Configuración de clústeres de Kubernetes para el alojamiento de modelos.
- Carga equilibrada (load balancing) y escalado horizontal.
Monitoreo y Mantenimiento de Modelos
- Implementación de monitoreo con Prometheus y Grafana.
- Registro automático (logging) para el seguimiento de errores y rendimiento.
- Pipelines de retreinamiento para la deriva de modelos y actualizaciones.
Garantía de Seguridad en Producción
- Seguridad de las APIs para la inferencia de modelos.
- Mecanismos de autenticación y autorización.
- Abordaje de las preocupaciones sobre la privacidad de los datos.
Estudios de Casos y Laboratorios Prácticos
- Despliegue de un modelo de análisis de sentimientos.
- Escalado de un servicio de traducción automática.
- Implementación de monitoreo para modelos de clasificación de imágenes.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento sólido de los flujos de trabajo de aprendizaje automático (machine learning).
- Experiencia en el ajuste (fine-tuning) de modelos de ML.
- Familiaridad con los principios de DevOps o MLOps.
Público Objetivo
- Ingenieros de DevOps.
- Profesionales de MLOps.
- Especialistas en despliegue de Inteligencia Artificial.
21 Horas
Reseñas (2)
El conocimiento y experiencia del consultor ya que se abordan los temas teóricos aplicándolos a la realidad de los procesos. El curso contiene un programa de mucho valor en la gestión de las tecnologías de información.
Luis Castro Gamboa - Cooperativa De Ahorro Y Credito Ande No. 1 R.L.
Curso - Site Reliability Engineering (SRE) Foundation®
Que fue muy claro en cada especificación
