Temario del curso
Introducción a la Contenerización para IA y ML
- Conceptos fundamentales de la contenerización
- Por qué los contenedores son ideales para cargas de trabajo de ML
- Diferencias clave entre contenedores y máquinas virtuales
Trabajando con Imágenes y Contenedores de Docker
- Comprender imágenes, capas y registros
- Gestionar contenedores para experimentación de ML
- Utilizar la CLI de Docker de manera eficiente
Empaquetando Entornos de ML
- Preparar repositorios de código de ML para su contenerización
- Gestionar entornos y dependencias de Python
- Integrar soporte para CUDA y GPU
Construyendo Dockerfiles para Machine Learning
- Estructurar Dockerfiles para proyectos de ML
- Mejores prácticas para rendimiento y mantenibilidad
- Uso de construcciones multi-etapa
Contenerizando Modelos y Pipelines de ML
- Empaquetar modelos entrenados dentro de contenedores
- Gestionar estrategias de datos y almacenamiento
- Desplegar flujos de trabajo reproducibles de extremo a extremo
Ejecutando Servicios de ML Contenerizados
- Exponer puntos finales de API para inferencia de modelos
- Escalar servicios con Docker Compose
- Monitorear el comportamiento en tiempo de ejecución
Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento
- Garantizar configuraciones seguras de contenedores
- Gestionar accesos y credenciales
- Manejo de activos confidenciales de ML
Despliegue en Entornos de Producción
- Publicar imágenes en registros de contenedores
- Desplegar contenedores en configuraciones on-premise o en la nube
- Versionado y actualización de servicios de producción
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Experiencia con Python o lenguajes de programación similares
- Familiaridad con operaciones básicas en la línea de comandos de Linux
Público Objetivo
- Ingenieros de ML que despliegan modelos en producción
- Científicos de datos que gestionan entornos reproducibles para experimentos
- Desarrolladores de IA que crean aplicaciones contenerizadas escalables
Testimonios (3)
Cómo los formadores transmiten el conocimiento de manera efectiva
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el formador tenía mucho conocimiento y paciencia para compartir con nosotros
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Curso - Introduction to Docker
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