CI/CD para IA: Automatización de la creación e implementación de modelos basados en Docker
CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, la prueba, la contenerización y la implementación de modelos utilizando tuberías de integración continua y entrega continua.
Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar los flujos de trabajo de entrega de modelos de IA de extremo a extremo usando Docker y plataformas CI/CD.
Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:
- Crear tuberías automatizadas para compilar y probar contenedores de modelos de IA.
- Implementar el control de versiones y la reproducibilidad en los ciclos de vida de los modelos.
- Integrar estrategias de implementación automatizada para servicios de IA.
- Aplicar las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por instructores y discusiones técnicas.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación en primera persona.
- 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 tuberías personalizados o integraciones de plataformas, por favor contáctenos para adaptar este curso.
Temario del curso
Introducción a los flujos de trabajo CI/CD para IA
- Desafíos únicos de las tuberías de entrega de modelos de IA.
- Comparación entre procesos tradicionales de DevOps y MLOps.
- Componentes clave de la implementación automatizada de modelos.
Contenerización de modelos de IA con Docker
- Diseño de Dockerfiles eficientes para inferencia de ML.
- Gestión de dependencias y artefactos del modelo.
- Creación de imágenes seguras y optimizadas.
Configuración de tuberías CI/CD
- Opciones de herramientas CI/CD y sus ecosistemas.
- Construcción de tuberías para el empaquetado automatizado de modelos.
- Validación de tuberías mediante verificaciones automatizadas.
Pruebas de modelos de IA en CI
- Automatización de verificaciones de integridad de datos.
- Pruebas unitarias e de integración para servicios de modelos.
- Validación de rendimiento y regresión.
Implementación automatizada de servicios de IA basados en Docker
- Despliegue de contenedores de IA en entornos en la nube.
- Implementación de lanzamientos blue-green y canary.
- Estrategias de reversión para implementaciones fallidas.
Gestión de versiones y artefactos de modelos
- Uso de registros para el control de versiones de modelos y contenedores.
- Etiquetado, firma y promoción de imágenes.
- Coordinación de actualizaciones de modelos entre servicios.
Monitoreo y observabilidad en CI/CD para IA
- Rastreo del rendimiento de las tuberías y los modelos.
- Alertas ante compilaciones fallidas o deriva del modelo.
- Trazabilidad del comportamiento de inferencia entre entornos.
Escalar tuberías CI/CD para sistemas de IA
- Paralelización de compilaciones para modelos grandes.
- Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento.
- Integración de ejecutores distribuidos y remotos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los ciclos de vida de los modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con la contenerización de Docker.
- Familiaridad con conceptos y tuberías de CI/CD.
Público objetivo
- Ingenieros de DevOps.
- Equipos de MLOps.
- Ingenieros de AI-ops.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Ejercicios prácticos que enfatizan estrategias de despliegue potenciadas por IA.
- Implementación práctica en un entorno simulado de feature flags y canary.
Opciones de Personalización del Curso
- Para organizar contenido a medida o integrar herramientas específicas de la organización, por favor contáctenos.
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- Integrar procesos de alerta y remediación en las plataformas existentes.
- Implementar y escalar tuberías de AIOps inteligentes en entornos de producción.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Numerosos 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, por favor contáctenos para organizarlo.
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- Clase interactiva y discusión.
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- Automatizar la gestión de alertas y la remediación utilizando herramientas de código abierto.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
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Al completar este taller, los participantes estarán preparados para:
- Aprovechar modelos de IA para generar escenarios de prueba de unidades, de integración y de extremo a extremo eficaces.
- Analizar bases de código mediante aprendizaje automático para detectar posibles puntos ciegos de cobertura.
- Integrar la generación de pruebas basada en IA en los flujos de trabajo CI/CD.
- Optimizar las estrategias de prueba basándose en el análisis predictivo de fallos.
Formato del curso
- Charlas técnicas guiadas respaldadas por conocimientos de expertos.
- Sesiones prácticas basadas en escenarios y ejercicios prácticos.
- Experimentación aplicada en un entorno de pruebas controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si necesita que esta formación se adapte a su cadena de herramientas o flujos de trabajo, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.
Automatización de Control de Calidad Impulsada por IA en CI/CD
14 HorasLa automatización del control de calidad (QA) impulsada por IA mejora las pruebas tradicionales mediante la generación inteligente de casos de prueba, la optimización de la cobertura de pruebas de regresión y la integración de controles de calidad inteligentes en las tuberías (pipelines) de CI/CD para una entrega de software escalable y confiable.
Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de QA y DevOps de nivel intermedio que deseen aplicar herramientas de IA para automatizar y escalar la garantía de calidad en flujos de trabajo de integración y despliegue continuos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización basadas en IA.
- Integrar controles de calidad inteligentes en las tuberías de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de la inestabilidad de las pruebas.
- Optimizar el tiempo de prueba y la cobertura en proyectos ágiles en constante evolución.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas 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 coordinar los detalles.
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14 HorasEsta formación en vivo, dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o en sede), está diseñada para ingenieros SRE y DevOps que deseen diseñar, construir e implementar de manera segura agentes de IA para operaciones de TI autónomas.
Cumplimiento continuo con IA: Gobernanza en CI/CD
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Este curso en vivo impartido por un instructor (en línea o en persona) está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen integrar controles de cumplimiento impulsados por IA en sus pipelines de CI/CD.
Al finalizar esta formación, los asistentes estarán preparados para:
- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante la compilación de software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para aplicar estándares regulatorios, de seguridad y de licencias.
- Detectar automáticamente el derivamiento de configuración y las desviaciones.
- Incorporar informes de cumplimiento en tiempo real en los flujos de trabajo de entrega.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, respaldadas por ejemplos prácticos.
- Ejercicios de aplicación centrados en escenarios reales de cumplimiento en CI/CD.
- Experimentación aplicada en un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere integraciones de cumplimiento a medida, contáctenos para coordinar los detalles.
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14 HorasLas plataformas de AIOps empresariales, como Splunk, Moogsoft y Dynatrace, ofrecen capacidades poderosas para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.
Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que deseen integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad existente y en sus flujos de trabajo operativos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
- Correlacionar métricas, registros y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por inteligencia artificial.
- Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos 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, por favor contáctenos para coordinarla.
Implementación de AIOps con Prometheus, Grafana y ML
14 HorasPrometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático mejora estas herramientas con información predictiva e inteligente para automatizar la toma de decisiones operativas.
Esta capacitación en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps mediante Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y la previsión.
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en información predictiva.
Formato del curso
- Conferencia y discusión interactiva.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de modelos de lenguaje grande en producción
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a gran escala.
Seguridad de ML y Pruebas de Red para IA
14 HorasEsta formación en vivo dirigida por instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de IA y aplicaciones impulsadas por LLM.
