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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a la inferencia de IA con Docker

  • Comprensión de las cargas de trabajo de inferencia de IA
  • Beneficios de la inferencia contenerizada
  • Escenarios y restricciones de despliegue

Creación de contenedores de inferencia de IA

  • Selección de imágenes base y frameworks
  • Empaquetado de modelos preentrenados
  • Estructuración del código de inferencia para ejecución en contenedores

Seguridad de servicios de IA contenerizados

  • Minimización de la superficie de ataque de los contenedores
  • Gestión de secretos y archivos sensibles
  • Estrategias de red segura y exposición de API

Técnicas de despliegue portable

  • Optimización de imágenes para la portabilidad
  • Aseguramiento de entornos de ejecución predecibles
  • Gestión de dependencias entre plataformas

Despliegue y pruebas locales

  • Ejecución de servicios localmente con Docker
  • Depuración de contenedores de inferencia
  • Pruebas de rendimiento y confiabilidad

Despliegue en servidores y VMs en la nube

  • Adaptación de contenedores para entornos remotos
  • Configuración de acceso seguro a servidores
  • Despliegue de API de inferencia en VMs en la nube

Uso de Docker Compose para sistemas de IA multi-servicio

  • Orquestación de la inferencia con componentes de soporte
  • Gestión de variables de entorno y configuraciones
  • Escala de microsservicios con Compose

Monitoreo y mantenimiento de servicios de inferencia de IA

  • Enfoques de registro y observabilidad
  • Detección de fallos en las pipelines de inferencia
  • Actualización y versionado de modelos en producción

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos del machine learning
  • Experiencia con Python o desarrollo de backend
  • Familiaridad con los conceptos fundamentales de contenedores

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Ingenieros de backend
  • Equipos que despliegan servicios de IA

Número de participantes


Precio por participante

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