Inferencia de IA segura y portátil con Docker: De local a la nube

Esta formación en vivo con instrucción en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean perfeccionar sus conocimientos sobre Docker para implementar aplicaciones a gran escala mientras mantienen el control.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Crear sus propias imágenes de Docker.
• Implementar y gestionar un gran número de aplicaciones en Docker.
• Evaluar distintas soluciones de orquestación de contenedores y elegir la más adecuada.
• Establecer un proceso de integración continua para aplicaciones en Docker.
• Integrar aplicaciones en Docker con los procesos existentes de herramientas de integración continua.
• Asegurar sus aplicaciones en Docker.

Docker es una plataforma de contenedores que permite crear entornos consistentes, portátiles y reproducibles para cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen empaquetar repositorios de código de ML, dependencias y modelos utilizando Docker para garantizar flujos de trabajo confiables desde el desarrollo hasta la producción.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Construir y gestionar imágenes de Docker adaptadas para aplicaciones de IA y ML.
• Contenerizar pipelines, herramientas y dependencias de aprendizaje automático.
• Optimizar entornos de Docker para rendimiento y portabilidad.
• Desplegar servicios de ML contenedorizados en diferentes entornos de ejecución.

Formato del Curso

• Demostraciones conceptuales apoyadas por discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos centrados en tareas reales de contenerización.
• Implementación práctica utilizando entornos Docker de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar esta formación según el entorno de su organización, contáctenos para coordinarlo.

CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, las pruebas, la contenerización y el despliegue de modelos mediante pipelines de integración continua y entrega continua.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen 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:

• Crear pipelines automatizados para la construcción y prueba de contenedores de modelos de IA.
• Implementar control de versiones y reproducibilidad para los ciclos de vida de los modelos.
• Integrar estrategias de despliegue automatizado 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 el 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 pipelines personalizados o integraciones de plataformas, contáctenos para adaptar este curso a sus necesidades.

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 con instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean utilizar Docker para implementar y gestionar software como contenedores en lugar de como software tradicional independiente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Docker.
• Comprender e implementar la contenerización de software.
• Gestionar aplicaciones basadas en Docker.
• Redear diferentes aplicaciones y sistemas Docker.
• Comprender y editar registros de Docker.

Aprenda a construir, desplegar y administrar entornos contenerizados utilizando Docker, Kubernetes y OpenShift. Esta formación práctica de cinco días cubre imágenes de contenedores, cargas de trabajo de Kubernetes, red del clúster, almacenamiento, seguridad, monitoreo y administración práctica de OpenShift. Los participantes adquieren las habilidades necesarias para operar plataformas modernas de contenedores y diagnosticar aplicaciones en entornos de desarrollo y producción.

En esta formación en vivo dirigida por instructores en Uruguay (presencial o remota), los participantes aprenderán cómo crear y gestionar contenedores Docker, luego implementarán una aplicación de ejemplo dentro de un contenedor. Los participantes también aprenderán cómo automatizar, escalar y gestionar sus aplicaciones contenerizadas dentro de un clúster de Kubernetes. Finalmente, la formación avanza hacia temas más complejos, guiando a los participantes por el proceso de asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar un servidor y una aplicación web contenerizada.
• Construir y gestionar imágenes de Docker.
• Configurar un clúster de Docker y Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para implementar y gestionar una aplicación web en clúster.
• Asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

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.

Objetivos de la formación: Adquirir habilidades teóricas y operativas sobre Docker y Kubernetes.

La aceleración de GPU es fundamental para ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje profundo de alto rendimiento de manera escalable y eficiente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio que deseen configurar, optimizar y ejecutar cargas de trabajo de IA habilitadas para GPU dentro de contenedores Docker.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Crear y ejecutar contenedores habilitados para GPU para entrenamiento e inferencia.
• Configurar CUDA, controladores y bibliotecas de tiempo de ejecución para flujos de trabajo de IA en contenedores.
• Optimizar la asignación de recursos y el aislamiento para aplicaciones intensivas en GPU.
• Desplegar servicios de aprendizaje profundo escalables y contenerizados en entornos de producción.

Formato del Curso

• Instrucción interactiva respaldada por demostraciones del mundo real.
• Práctica basada en ejercicios centrada en el desarrollo habilitado para GPU.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para una formación adaptada a tu infraestructura o conjunto de herramientas GPU, contáctanos para coordinarlo.

El despliegue de IA híbrida es la práctica de ejecutar inferencias de IA en entornos de nube, infraestructura local (on-premise) y edge, utilizando flujos de trabajo unificados basados en contenedores.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar sistemas de inferencia de IA distribuidos en entornos heterogéneos.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

• Construir servicios de IA contenerizados, seguros y escalables para entornos multinodo o multilocalización.
• Implementar cargas de trabajo de inferencia de IA en la nube, servidores locales y dispositivos edge utilizando Docker.
• Integrar herramientas de orquestación para automatizar operaciones de IA distribuidas.
• Optimizar la latencia, confiabilidad y resiliencia de la inferencia en una infraestructura diversa.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones lideradas por expertos.
• Amplia práctica hands-on y ejercicios aplicados.
• Experimentación en el mundo real dentro de un laboratorio vivo controlado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para ajustes personalizados que alineen este curso con la infraestructura o los casos de uso de su organización, por favor contáctenos para personalizar la formación.

En esta formación impartida en vivo por un instructor en Uruguay (presencial o remota), los participantes aprenderán cómo implementar una colección de servidores de ejemplo dentro de contenedores, luego automatizar, escalar y administrar sus servidores contenidizos dentro de un clúster de Kubernetes. La formación continúa con temas más avanzados, guiando a los participantes por el proceso de seguridad, red y monitoreo de un clúster de Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar bases de datos y servidores contenidizados.
• Configurar un clúster de Docker y Kubernetes.
• Usar Kubernetes para implementar y administrar diferentes entornos bajo el mismo clúster.
• Asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

En esta formación práctica con instructor en Uruguay, los participantes aprenderán los fundamentos para construir microservicios utilizando Spring Cloud y Docker. El conocimiento adquirido se pondrá a prueba mediante ejercicios y el desarrollo paso a paso de microservicios de ejemplo.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de los microservicios.
• Utilizar Docker para crear contenedores para aplicaciones de microservicios.
• Construir e implementar microservicios en contenedores empleando Spring Cloud y Docker.
• Integrar microservicios con servicios de descubrimiento y la puerta de enlace API (API Gateway) de Spring Cloud.
• Usar Docker Compose para pruebas de integración de extremo a extremo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Uruguay (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros DevOps de nivel intermedio que desean construir, desplegar y gestionar microservicios utilizando Spring Cloud y Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar microservicios usando Spring Boot y Spring Cloud.
• Contenerizar aplicaciones con Docker y Docker Compose.
• Implementar descubrimiento de servicios, puertas de enlace de API y comunicación entre servicios.
• Monitorear y asegurar los microservicios en entornos de producción.
• Desplegar y orquestar microservicios utilizando Kubernetes.