Capacitación en línea de MLOps en Peru

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.

MLOps en Kubernetes es un marco de trabajo para automatizar el entrenamiento, validación, empaquetado y despliegue de modelos de machine learning mediante pipelines contenedorizados y flujos de trabajo GitOps.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen construir pipelines de MLOps automatizados y escalables en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Diseñar pipelines de CI/CD de extremo a extremo para machine learning.
• Implementar flujos de trabajo GitOps para el despliegue y versionado de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, pruebas y empaquetado de modelos ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alertas y rollback.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas por el instructor y profundizaciones técnicas.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo CI/CD del mundo real.
• Práctica en laboratorio en vivo desplegando cargas de trabajo ML en Kubernetes.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido adaptado a sus herramientas e infraestructura internas de MLOps.

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

Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que desean construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar esta formación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema y los componentes principales de Kubeflow.
• Crear flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente usando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden organizar versiones personalizadas de esta formación para alinearse con la pila tecnológica y los requisitos del proyecto de tu equipo.

Docker es una plataforma de contenedorización utilizada para construir entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de ML.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y operar pipelines completas de ML utilizando Docker.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de extremo a extremo de ML utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad e integración continua / despliegue continuo (CI/CD) para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos enfocados en la construcción de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para una formación personalizada alineada con las necesidades específicas de la infraestructura de ML, contáctenos para discutir las opciones.

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.