MLOps en Kubernetes: Pipelines CI/CD para aprendizaje automático

Esta formación en vivo con instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que deseen mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, reducir la latencia y desplegar soluciones de IA de manera eficiente mediante prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Optimizar los modelos DeepSeek para lograr eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar mejores prácticas para MLOps y la versión de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube e on-premise (locales).
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Esta formación en vivo con instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de plataforma y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen dominar el escalado de aplicaciones utilizando microservicios y Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar arquitecturas de microservicios escalables.
• Desplegar y gestionar aplicaciones en clústers de Kubernetes.
• Utilizar gráficos de Helm para el despliegue eficiente de servicios.
• Monitorear y mantener la salud de los microservicios en producción.
• Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento en un entorno de Kubernetes.

Esta capacitación dirigida por instructor en Peru (en línea o presencial) está diseñada para profesionales de Kubernetes que deseen prepararse para el examen CKS.

Al finalizar esta capacitación, los participantes sabrán cómo proteger los entornos de Kubernetes y las aplicaciones basadas en contenedores a lo largo de las diferentes etapas del ciclo de vida de una aplicación: construcción, despliegue y tiempo de ejecución.

Este programa de 7 días ofrece un viaje práctico e integral hacia el diseño, despliegue y operación de aplicaciones nativas en la nube, utilizando prácticas modernas de DevOps.

Los participantes explorarán cómo diseñar arquitecturas de microservicios escalables, optimizar entornos de contenedores y gestionar cargas de trabajo en producción mediante Kubernetes. El curso cubre estrategias avanzadas de implementación, automatización basada en GitOps y prácticas de observabilidad para garantizar la confiabilidad y el rendimiento del sistema.

Se pone un fuerte énfasis en los desafíos operativos del mundo real, incluida la respuesta a incidentes, la simulación de fallos y el análisis de causa raíz. El programa concluye con el uso de herramientas impulsadas por inteligencia artificial para apoyar la resolución de problemas y acelerar la toma de decisiones operativas.

Al finalizar la capacitación, los participantes tendrán una comprensión clara de cómo construir, desplegar, monitorear y mantener sistemas distribuidos resilientes en un entorno basado en Kubernetes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean utilizar Helm para optimizar el proceso de instalación y gestión de aplicaciones en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Helm.
• Crear compilaciones reproducibles de aplicaciones en Kubernetes.
• Compartir aplicaciones como gráficos (charts) de Helm.
• Ejecutar aplicaciones de terceros guardadas como gráficos de Helm.
• Gestionar las versiones (releases) de paquetes de Helm.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor en Peru (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de machine learning en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubeflow en entornos locales (on-premise) y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de machine learning en arquitecturas y entornos de nube diversos.
• Utilizar Kubeflow para generar y gestionar notebooks de Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento ML, ajuste de hiperparámetros e inferencia (serving) en múltiples plataformas.

Esta formación en vivo con instructores en Peru (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y profesionales de DevOps de nivel principiante a intermedio que deseen aprender cómo configurar y gestionar un entorno local de Kubernetes utilizando Minikube.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Minikube en su máquina local.
• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Kubernetes.
• Desplegar y gestionar contenedores utilizando kubectl y el panel de control de Minikube.
• Configurar soluciones de almacenamiento persistente y redes para Kubernetes.
• Utilizar Minikube para desarrollar, probar y depurar aplicaciones.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros DevOps de nivel intermedio que desean utilizar Minikube como parte de su flujo de trabajo de desarrollo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y gestionar un entorno local de Kubernetes utilizando Minikube.
• Comprender cómo desplegar, gestionar y depurar aplicaciones en Minikube.
• Integrar Minikube en sus pipelines de integración continua y despliegue continuo (CI/CD).
• Optimizar su proceso de desarrollo aprovechando las características avanzadas de Minikube.
• Aplicar las mejores prácticas para el desarrollo de Kubernetes local.

Esta formación impartida por instructores, en vivo en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles actualmente para tomar decisiones informadas sobre cómo implementar MLOps en su organización.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas de MLOps.
• Conformar el equipo adecuado con las habilidades necesarias para construir y mantener un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para ser utilizados por modelos de aprendizaje automático.
• Comprender los componentes de una canalización de ML (ML Pipeline) y las herramientas necesarias para construirla.
• Experimentar con diferentes marcos de trabajo de aprendizaje automático y servidores para el despliegue en producción.
• Operativizar todo el proceso de aprendizaje automático para que sea reproducible y mantenible.