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
Trabajo con imágenes y contenedores de Docker
- Comprensión de imágenes, capas y registros
- Gestión de contenedores para experimentación en ML
- Uso eficiente de la CLI de Docker
Empaquetado de entornos de ML
- Preparación de bases de código de ML para la contenerización
- Gestión de entornos y dependencias de Python
- Integración de soporte para CUDA y GPU
Creación de Dockerfiles para Aprendizaje Automático
- Estructuración de Dockerfiles para proyectos de ML
- Buenas prácticas para rendimiento y mantenibilidad
- Uso de compilaciones multietapa (multi-stage builds)
Contenerización de modelos y pipelines de ML
- Empaquetado de modelos entrenados en contenedores
- Gestión de estrategias de datos y almacenamiento
- Despliegue de flujos de trabajo end-to-end reproducibles
Ejecución de servicios ML containerizados
- Exposición de puntos finales de API para inferencia de modelos
- Escala de servicios con Docker Compose
- Monitoreo del comportamiento en tiempo de ejecución
Consideraciones de seguridad y cumplimiento
- Aseguramiento de configuraciones de contenedores seguras
- Gestión de accesos y credenciales
- Manejo de activos de ML confidenciales
Despliegue en entornos de producción
- Publicación de imágenes en registros de contenedores
- Despliegue de 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
- Conocimiento de las operaciones básicas de la línea de comandos de Linux
Audiencia
- Ingenieros de ML que despliegan modelos en producción
- Científicos de datos que gestionan entornos de experimentación reproducibles
- Desarrolladores de IA que construyen aplicaciones containerizadas escalables
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