Temario del curso
Fundamentos de la Contenedorización para MLOps
- Comprensión de los requisitos del ciclo de vida de ML
- Conceptos clave de Docker para sistemas de ML
- Mejores prácticas para entornos reproducibles
Construcción de Canalizaciones de Entrenamiento de ML Contenerizadas
- Empaquetado del código y las dependencias de entrenamiento de modelos
- Configuración de trabajos de entrenamiento utilizando imágenes de Docker
- Gestión de conjuntos de datos y artefactos en contenedores
Contenedorización de la Validación y Evaluación de Modelos
- Reproducción de entornos de evaluación
- Automatización de flujos de trabajo de validación
- Captura de métricas y registros desde contenedores
Inferencia y Servicio Contenerizado
- Diseño de microservicios de inferencia
- Optimización de contenedores de tiempo de ejecución para producción
- Implementación de arquitecturas de servicio escalables
Orquestación de Canalizaciones con Docker Compose
- Coordinación de flujos de trabajo de ML multi-contenedor
- Aislamiento de entornos y gestión de configuraciones
- Integración de servicios complementarios (por ejemplo, rastreo, almacenamiento)
Versionado y Gestión del Ciclo de Vida de Modelos de ML
- Rastreo de modelos, imágenes y componentes de canalización
- Entornos de contenedores con control de versiones
- Integración de MLflow o herramientas similares
Despliegue y Escalamiento de Cargas de Trabajo de ML
- Ejecución de canalizaciones en entornos distribuidos
- Escalamiento de microservicios utilizando enfoques nativos de Docker
- Monitoreo de sistemas de ML contenerizados
CI/CD para MLOps con Docker
- Automatización de la construcción y despliegue de componentes de ML
- Pruebas de canalizaciones en entornos de preparación contenerizados
- Garantía de reproducibilidad y capacidad de reversión (rollback)
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Experiencia con Python para el desarrollo de datos o modelos
- Familiaridad con los fundamentos de los contenedores
Público Objetivo
- Ingenieros de MLOps
- Profesionales de DevOps
- Equipos de plataformas de datos
Testimonios (3)
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