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Temario del curso

Introducción a la implementación de IA

  • Visión general del ciclo de vida de la implementación de IA
  • Desafíos en el despliegue de agentes de IA a producción
  • Consideraciones clave: escalabilidad, confiabilidad y mantenibilidad

Contenerización y orquestación

  • Introducción a Docker y conceptos básicos de contenerización
  • Uso de Kubernetes para la orquestación de agentes de IA
  • Mejores prácticas para la gestión de aplicaciones de IA contenerizadas

Servicio de modelos de IA

  • Visión general de marcos de servicio de modelos (p. ej., TensorFlow Serving, TorchServe)
  • Creación de APIs REST para inferencia de agentes de IA
  • Gestión de predicciones por lotes frente a tiempo real

CI/CD para agentes de IA

  • Configuración de pipelines CI/CD para implementaciones de IA
  • Automatización de pruebas y validación de modelos de IA
  • Actualizaciones progresivas y gestión del control de versiones

Monitoreo y optimización

  • Implementación de herramientas de monitoreo para el rendimiento de agentes de IA
  • Análisis de la deriva del modelo y necesidades de reentrenamiento
  • Optimización del uso de recursos y escalabilidad

Seguridad y gobernanza

  • Asegurar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos
  • Seguridad de pipelines de implementación y APIs de IA
  • Auditoría y registro (logging) para aplicaciones de IA

Actividades prácticas

  • Contenerización de un agente de IA con Docker
  • Despliegue de un agente de IA utilizando Kubernetes
  • Configuración del monitoreo para el rendimiento y uso de recursos de IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Dominiación en programación con Python
  • Comprensión de flujos de trabajo de aprendizaje automático
  • Conocimiento de herramientas de contenerización como Docker
  • Experiencia con prácticas de DevOps (recomendado)

Público objetivo

  • Ingenieros de MLOps
  • Profesionales de DevOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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