CI/CD para IA: Automatización de la construcción e implementación de modelos basados en Docker
La integración y entrega continuas (CI/CD) para inteligencia artificial es un enfoque estructurado que automatiza el empaquetado, las pruebas, la contenerización y la implementación de modelos mediante tuberías de integración y entrega continuas.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar los flujos de trabajo completos de entrega de modelos de IA utilizando Docker y plataformas CI/CD.
Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:
- Creade tuberías automatizadas para construir y probar contenedores de modelos de IA.
- Implementar control de versiones y reproducibilidad en los ciclos de vida de los modelos.
- Integrar estrategias de implementación automatizada para servicios de IA.
- Aplicar las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).
Formato del curso
- Presentaciones y discusiones técnicas guiadas por un instructor.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación hands-on.
- Simulaciones realistas de flujos de trabajo CI/CD en un entorno controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo de tuberías personalizados o integraciones de plataformas, contáctenos para ajustar este curso a sus necesidades.
Temario del curso
Introducción a CI/CD para flujos de trabajo de IA
- Desafíos únicos de las tuberías de entrega de modelos de IA.
- Comparación entre procesos tradicionales de DevOps y MLOps.
- Componentes esenciales de la implementación automatizada de modelos.
Contenerización de modelos de IA con Docker
- Diseño de Dockerfiles eficientes para inferencia de ML.
- Gestión de dependencias y artefactos del modelo.
- Construcción de imágenes seguras y optimizadas.
Configuración de tuberías CI/CD
- Opciones de herramientas CI/CD y sus ecosistemas.
- Construcción de tuberías para el empaquetado automatizado de modelos.
- Validación de tuberías mediante pruebas automáticas.
Pruebas de modelos de IA en CI
- Automatización de verificaciones de integridad de datos.
- Pruebas unitarias e integrales para servicios de modelos.
- Validación del rendimiento y detección de regresiones.
Implementación automatizada de servicios de IA basados en Docker
- Despliegue de contenedores de IA en entornos cloud.
- Implementación de despliegues progresivos blue-green y canary.
- Estrategias de reversión ante implementaciones fallidas.
Gestión de versiones y artefactos de modelos
- Uso de registros para el control de versiones de modelos y contenedores.
- Etimado, firma y promoción de imágenes.
- Coordinación de actualizaciones de modelos entre servicios.
Monitoreo y observabilidad en CI/CD para IA
- Rastreo del rendimiento de las tuberías y de los modelos.
- Configuración de alertas ante compilaciones fallidas o deriva de modelos (model drift).
- Seguimiento del comportamiento de la inferencia a través de distintos entornos.
Escalado de tuberías CI/CD para sistemas de IA
- Paralelización de compilaciones para modelos grandes.
- Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento.
- Integración de ejecutores distribuidos y remotos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión del ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con la contenerización mediante Docker.
- Conocimiento de los conceptos y tuberías de CI/CD.
Público objetivo
- Ingenieros de DevOps.
- Equipos de MLOps.
- Ingenieros de AI-ops.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Demostraciones impartidas por un instructor con análisis técnicos en profundidad.
- Escenarios prácticos centrados en la experimentación de despliegues.
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- Se pueden gestionar integraciones personalizadas, soporte para herramientas de la cadena o alineación de flujos de trabajo según se solicite.
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Formato del curso
- Discusiones guiadas apoyadas por escenarios del mundo real.
- Ejercicios prácticos que enfatizan estrategias de lanzamiento mejoradas con IA.
- Implementación práctica en un entorno simulado de feature flags y canary.
Opciones de personalización del curso
- Para organizar contenido personalizado o integrar herramientas específicas de la organización, contáctenos.
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- Integrar procesos de alerta y corrección en plataformas existentes.
- Desplegar y escalar flujos de trabajo AIOps inteligentes en entornos de producción.
Formato del curso
- Lecciones y debates interactivos.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar una arquitectura AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
- Recopilar y normalizar datos procedentes de registros, métricas y rastros.
- Aplicar modelos de ML para detectar anomalías y predecir incidentes.
- Automatizar la alertas y la remediación utilizando herramientas abiertas.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Numerosos ejercicios y práctica intensiva.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en tiempo real.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinar los detalles.
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Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aplicar técnicas de IA para generar pruebas automáticamente y predecir áreas con cobertura insuficiente.
Al finalizar este taller, los participantes estarán capacitados para:
- Aprovechar modelos de IA para generar escenarios efectivos de pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo.
- Analizar bases de código mediante aprendizaje automático para detectar posibles puntos ciegos en la cobertura.
- Integrar la generación de pruebas basada en IA en los flujos de trabajo de CI/CD.
- Optimizar las estrategias de prueba basándose en análisis predictivos de fallos.
Formato del curso
- Conferencias técnicas guiadas respaldadas por conocimientos expertos.
- Sesiones prácticas basadas en escenarios y ejercicios manos a la obra.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de prueba controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si necesitas adaptar esta formación a tu cadena de herramientas o flujos de trabajo, contáctanos para coordinarlo.
Automatización de pruebas de calidad impulsada por IA en CI/CD
14 HorasLa automatización de pruebas de calidad (QA) impulsada por inteligencia artificial mejora las pruebas tradicionales mediante la generación inteligente de casos de prueba, la optimización de la cobertura de regresión y la integración de puertas de calidad inteligentes en los pipelines de CI/CD, garantizando una entrega de software escalable y confiable.
Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de QA y DevOps de nivel intermedio que desean aplicar herramientas de IA para automatizar y escalar la garantía de calidad en los flujos de integración y despliegue continuos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización impulsadas por IA.
- Integrar puertas de QA inteligentes en los pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar la IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad de las pruebas.
- Optimizar el tiempo de ejecución y la cobertura de pruebas en proyectos ágiles que evolucionan rápidamente.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
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14 HorasLa monitorización del cumplimiento asistida por inteligencia artificial es una disciplina que aplica automatización inteligente para detectar, hacer cumplir y validar los requisitos de las políticas a lo largo del ciclo de vida de la entrega de software.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen integrar controles de cumplimiento impulsados por IA en sus tuberías CI/CD.
Tras completar esta formación, los asistentes estarán capacitados para:
- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante las compilaciones de software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para hacer cumplir estándares regulatorios, de seguridad y de licencias.
- Detectar automáticamente la deriva de configuración y las desviaciones.
- Incorporar informes de cumplimiento en tiempo real a los flujos de entrega.
Formato del Curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, respaldadas por ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de cumplimiento CI/CD.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si su organización requiere integraciones de cumplimiento personalizadas, contáctenos para gestionarlo.
AIOps empresarial con Splunk, Moogsoft y Dynatrace
14 HorasLas plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades potentes para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.
Esta formación presencial en vivo (en línea o en las instalaciones) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad existente y en sus flujos operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
- Correlacionar métricas, registros y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por IA.
- Automatizar la detección de incidentes, su priorización y respuesta con flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de recuperación) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Muchas ejercicios y práctica continua.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
Implementación de AIOps con Prometheus, Grafana y ML
14 HorasPrometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (ML) mejora estas herramientas con predicciones e ideas inteligentes para automatizar las decisiones operativas.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en observabilidad que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de ML.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y predicción.
- Crear reglas de alerta inteligentes basadas en ideas predictivas.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de LLM en producción
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a gran escala.
Seguridad de ML y pruebas de penetración en IA (AI Red Teaming)
14 HorasEsta formación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está orientada a ingenieros de seguridad y de ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques dirigidos a modelos de ML y aplicaciones impulsadas por LLM.
