Docker para MLOps: Contenerización de Pipelines End-to-End

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Peru está destinado a ingenieros que deseen profundizar su conocimiento de Docker para implementar aplicaciones a mayor escala mientras mantienen el control.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear sus propias imágenes de Docker.
• Implementar y administrar un gran número de aplicaciones de Docker.
• Evaluar diferentes soluciones de orquestación de contenedores y elegir la más adecuada.
• Configurar un proceso de integración continua para aplicaciones de Docker.
• Integrar aplicaciones de Docker con procesos de integración continua existentes.
• Seguridad de sus aplicaciones de Docker.

Esta formación presencial impartida por un instructor en Peru (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de IA de nivel avanzado y científicos de datos con experiencia intermedia a avanzada que deseen mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia y desplegar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Optimizar modelos DeepSeek en términos de eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas para MLOps y control de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube y locales.
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Docker es una plataforma de contenerización que permite entornos consistentes, portátiles y reproducibles para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a profesionales de nivel intermedio que desean empaquetar bases de código, dependencias y modelos de ML utilizando Docker para flujos de trabajo confiables desde el desarrollo hasta la producción.

Después de completar este curso, los participantes serán capaces de:

• Construir y gestionar imágenes de Docker personalizadas para aplicaciones de IA y ML.
• Contenerizar pipelines, herramientas y dependencias de aprendizaje automático.
• Optimizar los entornos de Docker para el rendimiento y la portabilidad.
• Desplegar servicios de ML contenerizados en diferentes entornos de ejecución.

Formato del Curso

• Demostraciones conceptuales respaldadas por discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos enfocados en tareas de contenerización del mundo real.
• Implementación práctica utilizando entornos Docker en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar este entrenamiento para su entorno organizacional, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetamiento, pruebas, contenerización y despliegue de modelos utilizando pipelines de integración continua y entrega continua.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen automatizar flujos de trabajo de entrega de modelos de IA de extremo a extremo utilizando Docker y plataformas CI/CD.

Al final del entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Crear pipelines automatizados para construir y probar contenedores de modelos de IA.
• Implementar el control de versiones y la reproducibilidad en 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.

Formato del Curso

• Presentaciones dirigidas por un instructor y discusiones técnicas.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación hands-on.
• Simulaciones realistas de flujos de trabajo CI/CD en un entorno controlado.

Opciones de Personalización del Curso

• Si su organización requiere flujos de trabajo personalizados o integraciones de plataformas, por favor contáctenos para adaptar este curso.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a ingenieros que deseen implementar cargas de trabajo de Aprendizaje Automático en un servidor EC2 de AWS.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otros software necesarios en AWS.
• Usar EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar la inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
• Crear e implementar una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
• Entrenar e implementar modelos de ML de TensorFlow en múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
• Aprovechar otros servicios gestionados por AWS para extender una aplicación de ML.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Peru está destinada a ingenieros que deseen implementar cargas de trabajo de Machine Learning en la nube de Azure.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otros software necesarios en Azure.
• Usar Azure Kubernetes Service (AKS) para simplificar la inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
• Crear e implementar una canalización de Kubernetes para automatizar y gestionar modelos de ML en producción.
• Entrenar e implementar modelos de ML de TensorFlow a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
• Aprovechar otros servicios administrados de AWS para extender una aplicación de ML.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para facilitar la construcción, el entrenamiento y la implementación de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Implementar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Versiones personalizadas de este entrenamiento pueden organizarse para alinearse con la pila tecnológica y los requisitos de proyecto de su equipo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
• Apreciar la importancia de la trazabilidad, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
• Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
• Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
• Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Peru está destinado a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles actualmente para tomar una decisión inteligente sobre el camino a seguir al adoptar MLOps dentro de su organización.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos y herramientas de MLOps.
• Formar el tipo adecuado de equipo con las habilidades necesarias para construir y mantener un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por modelos de ML.
• Comprender los componentes de una Pipeline de ML y las herramientas necesarias para construir una.
• Experimentar con diferentes marcos y servidores de aprendizaje automático para su implementación en producción.
• Operacionalizar todo el proceso de Aprendizaje Automático para que sea reproducible y mantenible.

Este curso dirigido por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está destinado a ingenieros de aprendizaje automático que deseen usar Azure Machine Learning y Azure DevOps para facilitar las prácticas de MLOps.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Crear flujos de trabajo y modelos de aprendizaje automático reproducibles.
• Gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático.
• Seguir y reportar el historial de versiones de los modelos, activos y más.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático listos para producción en cualquier lugar.

MLOps en Kubernetes es un marco para automatizar el entrenamiento, la validación, el empaquetado y la implementación de modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines contenerizados y flujos de trabajo de GitOps.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a prácticos de nivel intermedio que desean construir pipelines de MLOps automatizadas y escalables en Kubernetes.

Después de completar este entrenamiento, los participantes estarán equipados para:

• Diseñar pipelines de CI/CD de extremo a extremo para el aprendizaje automático.
• Implementar flujos de trabajo de GitOps para la implementación y versión de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, pruebas y empaquetado de modelos de ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alerta y reversión.

Formato del Curso

• Presentaciones dirigidas por el instructor y exploraciones técnicas profundas.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo de CI/CD del mundo real.
• Práctica en el laboratorio viviendo la implementación de cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de Personalización del Curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido personalizado alineado con sus herramientas y infraestructura interna de MLOps.