Docker para MLOps: Contenerización de Pipelines End-to-End

Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que desean mejorar DeepSeek el rendimiento del modelo, minimizar la latencia y implementar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas MLOps.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Optimizar DeepSeek modelos para eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar buenas prácticas para MLOps y versionado de modelos.
• Desplegar DeepSeek modelos en infraestructuras en la nube y locales.
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Docker es una plataforma para desarrolladores y administradores de sistemas para mantener aplicaciones distribuidas. Consiste en un tiempo de ejecución para ejecutar contenedores y un servicio para compartir contenedores.

Con Docker, la misma aplicación puede ejecutarse sin cambios en computadoras portátiles, servidores dedicados y servidores virtuales.

Este curso enseña el uso básico de Docker, útil tanto para desarrolladores como para administradores de sistemas. El curso incluye muchos ejercicios prácticos y los participantes practicarán en su propio entorno Docker y construirán sus propias imágenes Docker durante los 2 días.

El objetivo de este curso práctico es proporcionar todas las herramientas que aborden los aspectos prácticos de Docker y Kubernetes, con el fin de que los participantes puedan contar con las habilidades necesarias para la correcta gestión del programa.

Objetivos del curso: Adquirir habilidades teóricas y operativas sobre Docker y Kubernetes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a ingenieros que deseen implementar cargas de trabajo de Aprendizaje Automático en un servidor EC2 de AWS.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otros software necesarios en AWS.
• Usar EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar la inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
• Crear e implementar una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
• Entrenar e implementar modelos de ML de TensorFlow en múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
• Aprovechar otros servicios gestionados por AWS para extender una aplicación de ML.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Uruguay está destinada a ingenieros que deseen implementar cargas de trabajo de Machine Learning en la nube de Azure.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otros software necesarios en Azure.
• Usar Azure Kubernetes Service (AKS) para simplificar la inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
• Crear e implementar una canalización de Kubernetes para automatizar y gestionar modelos de ML en producción.
• Entrenar e implementar modelos de ML de TensorFlow a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
• Aprovechar otros servicios administrados de AWS para extender una aplicación de ML.

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

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Implementar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

• Versiones personalizadas de este entrenamiento pueden organizarse para alinearse con la pila tecnológica y los requisitos de proyecto de su equipo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
• Apreciar la importancia de la trazabilidad, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
• Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
• Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
• Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.

Este curso de formación en vivo guiado por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles hoy en día para tomar una decisión inteligente sobre el camino a seguir en la adopción de MLOps dentro de su organización.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos y herramientas de MLOps.
• Formar el equipo adecuado con las habilidades necesarias para construir y soportar un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por modelos de ML.
• Comprender los componentes de una canalización de ML (ML Pipeline) y las herramientas necesarias para construirla.
• Experimentar con diferentes marcos y servidores de aprendizaje automático para su despliegue en producción.
• Operacionalizar el proceso completo de Aprendizaje Automático para que sea reproducible y mantenible.

Este curso dirigido por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está destinado a ingenieros de aprendizaje automático que deseen usar Azure Machine Learning y Azure DevOps para facilitar las prácticas de MLOps.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Crear flujos de trabajo y modelos de aprendizaje automático reproducibles.
• Gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático.
• Seguir y reportar el historial de versiones de los modelos, activos y más.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático listos para producción en cualquier lugar.

MLOps en Kubernetes es un marco para automatizar el entrenamiento, la validación, el empaquetado y la implementación de modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines contenerizados y flujos de trabajo de GitOps.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a prácticos de nivel intermedio que desean construir pipelines de MLOps automatizadas y escalables en Kubernetes.

Después de completar este entrenamiento, los participantes estarán equipados para:

• Diseñar pipelines de CI/CD de extremo a extremo para el aprendizaje automático.
• Implementar flujos de trabajo de GitOps para la implementación y versión de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, pruebas y empaquetado de modelos de ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alerta y reversión.

Formato del Curso

• Presentaciones dirigidas por el instructor y exploraciones técnicas profundas.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo de CI/CD del mundo real.
• Práctica en el laboratorio viviendo la implementación de cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de Personalización del Curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido personalizado alineado con sus herramientas y infraestructura interna de MLOps.