Temario del curso
Fundamentos de la contenerización para MLOps
- Comprensión de los requisitos del ciclo de vida del ML.
- Conceptos clave de Docker para sistemas de ML.
- Prácticas recomendadas para entornos reproducibles.
Construcción de pipelines de entrenamiento de ML contenerizados
- Empaquetado del código de entrenamiento de modelos y dependencias.
- Configuración de trabajos de entrenamiento utilizando imágenes de Docker.
- Gestión de conjuntos de datos y artefactos en contenedores.
Contenerización de la validación y evaluación de modelos
- Reproducción de entornos de evaluación.
- Automatización de flujos de trabajo de validación.
- Captura de métricas y registros desde contenedores.
Inferencia y servicio contenerizados
- Diseño de microservicios de inferencia.
- Optimización de contenedores de tiempo de ejecución para producción.
- Implementación de arquitecturas de servicio escalables.
Orquestación de pipelines con Docker Compose
- Coordinación de flujos de trabajo de ML con múltiples contenedores.
- Aislamiento de entornos y gestión de configuración.
- Integración de servicios de soporte (p. ej., seguimiento, almacenamiento).
Versionado de modelos de ML y gestión del ciclo de vida
- Seguimiento de modelos, imágenes y componentes del pipeline.
- Entornos de contenedores con control de versiones.
- Integración de MLflow o herramientas similares.
Despliegue y escalado de cargas de trabajo de ML
- Ejecución de pipelines en entornos distribuidos.
- Escala de microservicios utilizando enfoques nativos de Docker.
- Monitoreo de sistemas de ML contenerizados.
Integración y despliegue continuo (CI/CD) para MLOps con Docker
- Automatización de la construcción y el despliegue de componentes de ML.
- Pruebas de pipelines en entornos de staging contenerizados.
- Aseguramiento de la reproducibilidad y los retrocesos (rollbacks).
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- Experiencia con Python para el desarrollo de datos o modelos.
- Familiaridad con los fundamentos de los contenedores.
Público Objetivo
- Ingenieros de MLOps.
- Practicantes de DevOps.
- Equipos de plataformas de datos.
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