MLOps en Kubernetes: Pipelines de CI/CD para Machine Learning

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.

DO180 es una introducción a los contenedores, los fundamentos de Kubernetes y los conceptos de la plataforma Red Hat OpenShift, centrada en habilidades prácticas.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel principiante e intermedio que desean aprender sobre flujos de trabajo de contenedores, primitivas de Kubernetes y cómo desplegar y operar aplicaciones en OpenShift.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Crear y gestionar imágenes de contenedores y registros, siguiendo las mejores prácticas para reproducibilidad y seguridad.
• Desplegar y gestionar objetos de Kubernetes, como Pods, Despliegues y Servicios, en OpenShift.
• Utilizar características de OpenShift, incluidas las Rutas, los BuildConfigs y la consola web, para optimizar la entrega de aplicaciones.
• Implementar almacenamiento persistente, gestión de configuraciones y manejo de secretos para cargas de trabajo con estado.
• Aplicar prácticas básicas de seguridad, RBAC y monitoreo para mantener clústeres y aplicaciones en buen estado.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Laboratorios prácticos en un entorno de OpenShift en vivo todos los días.
• Ejercicios basados en escenarios y talleres de resolución de problemas.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

Docker es una plataforma de contenedurización utilizada para construir entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de ML.

Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y operativizar pipelines completos de ML utilizando Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines completos de ML utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad y 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 centrados en la construcción de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para formación personalizada alineada con las necesidades específicas de infraestructura de ML, por favor contáctenos para discutir las opciones.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean utilizar Helm para optimizar el proceso de instalación y administración de aplicaciones en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Helm.
• Crear compilaciones reproducibles de aplicaciones de Kubernetes.
• Compartir aplicaciones mediante gráficos de Helm.
• Ejecutar aplicaciones de terceros almacenadas como gráficos de Helm.
• Administrar las versiones de los paquetes de Helm.

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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y profesionales de DevOps con un nivel principiante a intermedio, que desean aprender a configurar y gestionar un entorno de Kubernetes local utilizando Minikube.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Minikube en su máquina local.
• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Kubernetes.
• Implementar y gestionar contenedores utilizando kubectl y el panel de control de Minikube.
• Configurar soluciones de almacenamiento persistente y redes para Kubernetes.
• Utilizar Minikube para el desarrollo, las pruebas y la depuración de aplicaciones.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de DevOps de nivel intermedio que desean utilizar Minikube como parte de su flujo de trabajo de desarrollo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y administrar un entorno de Kubernetes local utilizando Minikube.
• Comprender cómo desplegar, gestionar y depurar aplicaciones en Minikube.
• Integrar Minikube en sus pipelines de integración y despliegue continuos.
• Optimizar su proceso de desarrollo aprovechando las funciones avanzadas de Minikube.
• Aplicar las mejores prácticas para el desarrollo local de Kubernetes.

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.