MLOps en Kubernetes: Pipelines CI/CD para Aprendizaje Automático

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.

Kubernetes es una plataforma de orquestación de contenedores ampliamente utilizada para gestionar aplicaciones distribuidas a gran escala.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen aplicar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para optimizar el uso de recursos, las decisiones de programación y las estrategias de autoescalado en Kubernetes.

Al completar este programa, los participantes serán capaces de:

• Aplicar modelos de IA/MA para mejorar las decisiones de programación de cargas de trabajo en Kubernetes.
• Utilizar análisis predictivo para optimizar la asignación de CPU, GPU y memoria.
• Implementar autoescalado inteligente mediante aprendizaje por refuerzo y previsión de métricas.
• Reducir los costos de infraestructura y la latencia mediante la optimización automatizada de recursos.

Formato del curso

• Presentaciones técnicas guiadas por un instructor y discusiones en profundidad.
• Trabajo práctico en laboratorios utilizando clústeres reales de Kubernetes.
• Ejercicios prácticos que aplican modelos de IA a escenarios operativos reales.

Opciones de personalización del curso

• Para adaptar este curso a su configuración de plataforma o requisitos operativos, contáctenos para realizar la personalización.

El programa de Administrador Certificado de Kubernetes (CKA) fue creado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Hoy en día, Kubernetes es una plataforma líder utilizada para la orquestación de contenedores.

NobleProg ofrece formación en Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de formación exitosos completados, nos hemos convertido en una de las empresas de formación más reconocidas a nivel mundial en el campo de la contenerización.

Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a confirmar su desempeño en un entorno k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

Esta formación en vivo, con instructores (en línea o presencial), está dirigida a administradores de sistemas y usuarios de Kubernetes que desean confirmar sus conocimientos aprobando el examen CKA.

Por otro lado, la formación también se centra en adquirir experiencia práctica en Administración de Kubernetes; por lo tanto, recomendamos participar, incluso si no tiene la intención de presentar el examen CKA.

Formato del curso

• Lecciones interactivas y discusiones.
• Muchas actividades prácticas y ejercicios.
• 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.
• Para obtener más información sobre la certificación CKA, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

El programa Desarrollador Certificado de Aplicaciones de Kubernetes (CKAD) ha sido desarrollado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), la organizadora de Kubernetes.

Este curso en vivo, impartido por instructores (en línea o presencial), está dirigido a desarrolladores que deseen confirmar sus habilidades en diseño, construcción, configuración y exposición de aplicaciones nativas para la nube en Kubernetes.

Además, la formación se centra en adquirir experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones con Kubernetes; por lo tanto, recomendamos participar incluso si no tiene la intención de presentar el examen CKAD.

NobleProg ofrece formación sobre Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de capacitación exitosos, nos hemos convertido en una de las empresas de formación mejor conocidas a nivel mundial en el campo de la contenerización. Desde 2019 también ayudamos a nuestros clientes a validar su desempeño en entornos k8s preparándolos e incentivándolos para aprobar los exámenes CKA y CKAD.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos 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.
• Para conocer más sobre CKAD, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Esta formación en vivo impartida por instructores en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de Kubernetes que desean prepararse para el examen CKS.

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

Este programa de 7 días ofrece un recorrido integral y práctico para diseñar, implementar y operar aplicaciones nativas de 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 mediante Kubernetes. El curso cubre estrategias avanzadas de implementación, automatización basada en GitOps y prácticas de observabilidad para garantizar la confiabilidad y el rendimiento del sistema.

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

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

Aprenda los fundamentos de contenedores, Kubernetes y OpenShift en un curso práctico y orientado a la ejecución que está diseñado para desarrolladores, ingenieros DevOps y profesionales de TI. Los participantes aprenderán cómo crear aplicaciones mediante contenedores, desplegar cargas de trabajo, gestionar recursos de Kubernetes y utilizar OpenShift para agilizar la entrega de aplicaciones modernas en entornos de nube e híbridos.

Docker es una plataforma de contenedorización utilizada para construir entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de aprendizaje automático.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y operationalizar canalizaciones completas de ML utilizando Docker.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar canalizaciones completas de ML utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad e integración continua/despliegue continuo (CI/CD) para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos enfocados en la construcción de componentes reales de canalizaciones de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para capacitación personalizada alineada con las necesidades específicas de la infraestructura de ML, contáctenos para discutir las opciones.

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.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para simplificar la creación, entrenamiento y despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Esta formación práctica, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales principiantes e intermedios que deseen construir flujos de trabajo de ML fiables utilizando Kubeflow.

Al completar esta formación, los asistentes adquirirán las siguientes competencias:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Crear flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar tareas de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente mediante Kubeflow Serving.

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Se pueden organizar versiones personalizadas de esta formación para adaptarse al stack tecnológico y a los requisitos de proyecto de tu equipo.

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.