MLOps en Kubernetes: Pipelines de CI/CD para Machine Learning

Esta formación en vivo con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que deseen mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia e implementar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Optimizar los modelos DeepSeek para mejorar su eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas de MLOps y control de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructura basada en la nube y local (on-premise).
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de plataforma y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen dominar el escalado de aplicaciones mediante el uso de microservicios y Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar arquitecturas de microservicios escalables.
• Desplegar y gestionar aplicaciones en clústeres de Kubernetes.
• Utilizar gráficos (charts) de Helm para el despliegue eficiente de servicios.
• Monitorear y mantener la salud de los microservicios en producción.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad y cumplimiento en un entorno de Kubernetes.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor en Uruguay (presencial o en línea), está destinada a los profesionales de Kubernetes que deseen prepararse para el examen CKS.

Al finalizar esta capacitación, los participantes sabrán cómo proteger los entornos de Kubernetes y las aplicaciones basadas en contenedores a lo largo de las diferentes etapas del ciclo de vida de una aplicación: construcción, despliegue y tiempo de ejecución.

Este programa de 7 días ofrece un viaje práctico e integral hacia el diseño, despliegue y operación de aplicaciones nativas en la nube utilizando prácticas modernas de DevOps.

Los participantes explorarán cómo diseñar arquitecturas de microservicios escalables, optimizar entornos de contenedores y gestionar cargas de trabajo en producción con Kubernetes. El curso cubre estrategias avanzadas de despliegue, automatización basada en GitOps y prácticas de observabilidad para garantizar la fiabilidad y el rendimiento del sistema.

Se pone un fuerte énfasis en los desafíos operativos del mundo real, incluyendo la respuesta a incidentes, la simulación de fallos y el análisis de causa raíz. El programa concluye con el uso de herramientas potenciadas por IA para apoyar la resolución de problemas y acelerar la toma de decisiones operativas.

Al finalizar la formación, los participantes tendrán una comprensión clara de cómo construir, desplegar, monitorear y mantener sistemas distribuidos resilientes en un entorno basado en Kubernetes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean utilizar Helm para optimizar el proceso de instalación y gestión de aplicaciones Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Helm.
• Crear compilaciones reproducibles de aplicaciones Kubernetes.
• Compartir aplicaciones como gráficos de Helm (Helm charts).
• Ejecutar aplicaciones de terceros guardadas como gráficos de Helm.
• Gestionar lanzamientos de paquetes Helm.

Esta capacitación en vivo, dirigida por un instructor en Uruguay (online o presencial), está orientada a desarrolladores y científicos de datos que deseen construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubeflow en infraestructura local (on-premise) y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en arquitecturas diversas y entornos en la nube.
• Utilizar Kubeflow para crear y gestionar notebooks de Jupyter.
• Construir cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicio (serving) en múltiples plataformas.

Este entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Uruguay (en línea o en las instalaciones) está dirigido a desarrolladores de software y profesionales de DevOps de nivel principiante a intermedio que desean aprender cómo configurar y administrar un entorno de Kubernetes local utilizando Minikube.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Minikube en su máquina local.
• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Kubernetes.
• Desplegar y administrar contenedores utilizando kubectl y el panel de control de Minikube.
• Configurar soluciones de almacenamiento persistente y redes para Kubernetes.
• Utilizar Minikube para desarrollar, probar y depurar aplicaciones.

Esta formación en vivo, con instructores (en línea o presencial) es dirigida a desarrolladores de nivel intermedio e ingenieros de DevOps que deseen utilizar Minikube como parte de su flujo de trabajo de desarrollo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y gestionar un entorno local de Kubernetes mediante Minikube.
• Comprender cómo desplegar, gestionar y depurar aplicaciones en Minikube.
• Integrar Minikube en sus canales de integración continua y despliegue continuo.
• Optimizar su proceso de desarrollo aprovechando las funciones avanzadas de Minikube.
• Aplicar las mejores prácticas para el desarrollo local con Kubernetes.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y las herramientas disponibles actualmente para tomar una decisión informada sobre cómo implementar MLOps dentro de su organización.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas de MLOps.
• Armar el equipo adecuado con las competencias necesarias para construir y dar soporte a un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por modelos de ML.
• Comprender los componentes de una tubería (pipeline) de ML y las herramientas necesarias para construir una.
• Experimentar con diferentes marcos de trabajo y servidores de machine learning para el despliegue en producción.
• Operativizar todo el proceso de Machine Learning para que sea reproducible y mantenible.