Docker para MLOps: Contenedurización de un Pipeline de Extremo a Extremo

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está orientada a ingenieros que desean ampliar sus conocimientos sobre Docker para desplegar aplicaciones a mayor escala manteniendo el control.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en <ubicación> (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 y desplegar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Optimizar los modelos DeepSeek para garantizar eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas de MLOps y control de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructura en la nube y en instalaciones propias (on-premise).
• Monitorear, mantener y escalar las soluciones de IA de manera efectiva.

Docker es una plataforma de contenedores que permite entornos consistentes, portátiles y reproducibles para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático (ML).

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

Después de completar este curso, los participantes podrán:

• Crear y administrar imágenes de Docker adaptadas para aplicaciones de IA y ML.
• Contenerizar tuberías de aprendizaje automático, herramientas y dependencias.
• Optimizar entornos de Docker para rendimiento y portabilidad.
• Desplegar servicios de ML contenedores en diferentes entornos de ejecución.

Formato del curso

• Demostraciones conceptuales respaldadas por discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos centrados en tareas de contenedores del mundo real.
• Implementación práctica utilizando entornos de laboratorio en vivo con Docker.

Opciones de personalización del curso

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

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

Esta formación en vivo, impartida por un 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 mediante Docker y plataformas de CI/CD.

Al finalizar la formación, los participantes podrán:

• Crear pipelines automatizados para compilar y probar contenedores de modelos de IA.
• Implementar control de versiones y reproducibilidad en 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.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas por el instructor y discusiones técnicas.
• 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 pipeline personalizados o integraciones con plataformas específicas, por favor contáctenos para adaptar este curso.

Esta formación en vivo, con instructor en Costa Rica (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubeflow in situ y en la nube utilizando AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Utilizar Kubeflow para crear y gestionar cuadernos de Jupyter.
• Construir cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros e inferencia en múltiples plataformas.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean implementar cargas de trabajo de aprendizaje automático en un servidor EC2 de AWS.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en AWS.
• Utilizar EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar la tarea de inicializar un clúster de Kubernetes en AWS.
• Crear e implementar una canalización de Kubernetes para automatizar y gestionar modelos de ML en producción.
• Entrenar e implementar modelos de ML de TensorFlow en múltiples GPUs y máquinas que se ejecutan en paralelo.
• Aprovechar otros servicios gestionados de AWS para extender una aplicación de ML.

Esta formación en vivo con instrucción directa en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que deseen implementar cargas de trabajo de aprendizaje automático en la nube de Azure.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otro software necesario en Azure.
• Utilizar el Servicio de Kubernetes de Azure (AKS) para simplificar la inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
• Crear e implementar una canalización de Kubernetes para automatizar y gestionar modelos de aprendizaje automático en producción.
• Entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de TensorFlow en múltiples GPU y máquinas que ejecuten procesos en paralelo.
• Aprovechar otros servicios gestionados de AWS para ampliar una aplicación de aprendizaje automático.

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

Esta formación en vivo y con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que desean construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al completar esta formación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

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

Formato del curso

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

Opciones de personalización del curso

• Se pueden preparar versiones personalizadas de esta formación para alinearse con el conjunto tecnológico y los requisitos de proyectos de su equipo.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubeflow tanto en entornos locales como en la nube.
• Construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Utilizar Kubeflow para generar y gestionar cuadernos Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicios de inferencia en múltiples plataformas.

Este curso en vivo, impartido por un instructor (en línea o presencial), está dirigido a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de generación, seguimiento e implementación de dichos modelos.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar MLflow junto con las bibliotecas y marcos de trabajo relacionados de ML.
• Comprender la importancia de la trazabilidad, reproducibilidad y capacidad de implementación de un modelo de ML.
• Implementar modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
• Escalar el proceso de implementación de ML para admitir a múltiples usuarios que colaboran en un proyecto.
• Configurar un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está orientada a ingenieros que desean evaluar los enfoques y las herramientas disponibles actualmente para tomar una decisión informada sobre cómo proceder con la adopción de MLOps dentro de su organización.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar varios frameworks y herramientas de MLOps.
• Constituir el equipo adecuado con las competencias necesarias para construir y dar soporte a un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar los datos para su uso por modelos de ML.
• Comprender los componentes de un Pipeline de ML y las herramientas necesarias para construir uno.
• Experimentar con diferentes frameworks y servidores de aprendizaje automático para su despliegue en producción.
• Operativizar todo el proceso de Aprendizaje Automático para que sea reproducible y mantenible.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático que desean utilizar Azure Machine Learning y Azure DevOps para facilitar las prácticas de MLOps.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir flujos de trabajo reproducibles y modelos de aprendizaje automático.
• Gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático.
• Rastrear y generar informes sobre el historial de versiones de los modelos, los activos y más.
• Implementar modelos de aprendizaje automático listos para producción en cualquier lugar.

MLOps en Kubernetes es un marco de trabajo para automatizar el entrenamiento, validación, empaquetado y despliegue de modelos de machine learning utilizando pipelines contenerizados y flujos de trabajo GitOps.

Esta formación presencial o en línea (online o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean construir pipelines de MLOps automatizados y escalables sobre Kubernetes.

Tras completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Diseñar pipelines de CI/CD de extremo a extremo para machine learning.
• Implementar flujos de trabajo GitOps para el despliegue y la versionación de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, las pruebas y el empaquetado de modelos de ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alertas y retroceso (rollback).

Formato del curso

• Presentaciones dirigidas por un instructor e inmersión técnica.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo de CI/CD reales.
• Práctica en laboratorio en vivo desplegando cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido personalizado alineado con las herramientas internas de MLOps y la infraestructura.