Temario del curso
Introducción a la inferencia de IA con Docker
- Comprensión de las cargas de trabajo de la inferencia de IA.
- Ventajas de la inferencia mediante contenerización.
- Escenarios y restricciones de despliegue.
Construcción de contenedores de inferencia de IA
- Selección de imágenes base y frameworks.
- Embalaje de modelos preentrenados.
- Estructuración del código de inferencia para su ejecución dentro de un contenedor.
Aseguramiento de servicios de IA mediante contenerización
- Minimización de la superficie de ataque del contenedor.
- Gestión de secretos y archivos sensibles.
- Estrategias seguras para redes y exposición de APIs.
Técnicas de despliegue portátil
- Optimización de imágenes para la portabilidad.
- Garantía de entornos de ejecución predecibles.
- Gestión de dependencias en múltiples plataformas.
Despliegue local y pruebas
- Ejecución de servicios localmente con Docker.
- Depuración de contenedores de inferencia.
- Pruebas de rendimiento y confiabilidad.
Despliegue en servidores y máquinas virtuales en la nube
- Adaptación de contenedores para entornos remotos.
- Configuración del acceso seguro al servidor.
- Despliegue de APIs de inferencia en VMs en la nube.
Uso de Docker Compose para sistemas de IA con múltiples servicios
- Orquestación de la inferencia junto con componentes de apoyo.
- Gestión de variables de entorno y configuraciones.
- Escalar microservicios con Compose.
Monitoreo y mantenimiento de servicios de inferencia de IA
- Enfoques de registro (logging) y observabilidad.
- Detección de fallos en las tuberías de inferencia.
- Actualización y versionado de modelos en producción.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de los conceptos del aprendizaje automático.
- Experiencia con Python o desarrollo de backend.
- Familiaridad con los conceptos fundamentales de contenerización.
Público objetivo
- Desarrolladores.
- Ingenieros de backend.
- Equipos que despliegan servicios de IA.
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