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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
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (3)

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