MLOps en Kubernetes: Pipelines CI/CD para aprendizaje automático

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.

Esta formación en vivo y guiada por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de plataforma y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen dominar el escalado de aplicaciones utilizando microservicios y Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar arquitecturas de microservicios escalables.
• Desplegar y gestionar aplicaciones en clústeres de Kubernetes.
• Utilizar gráficos de Helm para el despliegue eficiente de servicios.
• Monitorear y mantener la salud de los microservicios en producción.
• Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento en un entorno de Kubernetes.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a los profesionales de Kubernetes que deseen prepararse para el examen CKS.

Al finalizar esta capacitación, los participantes sabrán cómo asegurar entornos de Kubernetes y aplicaciones basadas en contenedores a lo largo de las distintas etapas del ciclo de vida de una aplicación: construcción, despliegue y tiempo de ejecución.

Este programa de 7 días ofrece un viaje integral y práctico hacia el diseño, despliegue y operación de aplicaciones nativas en la nube utilizando prácticas modernas de DevOps.

Los participantes explorarán cómo diseñar arquitecturas de microservicios escalables, optimizar entornos de contenedores y gestionar cargas de trabajo en producción mediante Kubernetes. El curso cubre estrategias avanzadas de despliegue, automatización basada en GitOps y prácticas de observabilidad para garantizar la fiabilidad y el rendimiento del sistema.

Se pone un fuerte énfasis en los desafíos operativos del mundo real, incluida la respuesta a incidentes, la simulación de fallos y el análisis de causa raíz. El programa concluye con el uso de herramientas impulsadas por inteligencia artificial para apoyar la resolución de problemas y acelerar la toma de decisiones operativas.

Al finalizar la formación, los participantes tendrán una comprensión clara de cómo construir, desplegar, monitorear y mantener sistemas distribuidos resilientes en un entorno basado en Kubernetes.

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

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubeflow en entornos locales (on-premise) y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores de Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en arquitecturas diversas y entornos en la nube.
• Utilizar Kubeflow para generar y gestionar cuadernos de Jupyter.
• Construir cargas de trabajo de entrenamiento, ajuste de hiperparámetros y servicio de modelos 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.

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.