CI/CD para IA: Automatización de la construcción y el despliegue de modelos basados en Docker
CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar la empaquetación, prueba, contenerización y despliegue de modelos mediante 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 desean automatizar los flujos de trabajo extremos de entrega de modelos de IA utilizando Docker y plataformas CI/CD.
Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:
- Crear pipelines automatizados para construir 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 manos a la obra.
- Simulaciones de flujos de trabajo CI/CD realistas en un entorno controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo de pipelines personalizados o integraciones de plataformas, 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 principales del despliegue automatizado de modelos.
Contenerización de modelos de IA con Docker
- Diseño de Dockerfiles eficientes para inferencia de ML.
- Gestión de dependencias y artefactos del modelo.
- Construcción de imágenes seguras y optimizadas.
Configuración de pipelines CI/CD
- Opciones de herramientas CI/CD y sus ecosistemas.
- Construcción de pipelines para la empaquetación automatizada de modelos.
- Validación de pipelines con verificaciones automatizadas.
Pruebas de modelos de IA en CI
- Automatización de verificaciones de integridad de datos.
- Pruebas unitarias e integradas para servicios del modelo.
- Validación del rendimiento y de regresiones.
Despliegue automatizado de servicios de IA basados en Docker
- Despliegue de contenedores de IA en entornos cloud.
- Implementación de despliegues azul-verde y canarios.
- Estrategias de reversión para despliegues fallidos.
Gestión de versiones y artefactos del modelo
- 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
- Seguimiento del rendimiento de los pipelines y los modelos.
- Alertas ante fallas en las compilaciones o deriva del modelo.
- Rastreo del comportamiento de inferencia entre entornos.
Escalar pipelines 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 contenerización mediante Docker.
- Conocimiento de los conceptos y pipelines 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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- Integrar flujos de trabajo de reversión automática basados en la detección de anomalías.
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Formato del Curso
- Demostraciones guiadas por el instructor con análisis técnicos detallados.
- Escenarios prácticos centrados en la experimentación de despliegues.
- Laboratorios prácticos que simulan desafíos reales de orquestación.
Opciones de Personalización del Curso
- Se pueden organizar integraciones personalizadas, soporte para herramientas específicas o alineación con flujos de trabajo según la solicitud.
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Formato del curso
- Discusiones guiadas respaldadas por escenarios del mundo real.
- Ejercicios prácticos centrados en estrategias de despliegue mejoradas con IA.
- Implementación práctica en un entorno simulado de feature flags y pruebas canary.
Opciones de personalización del curso
- Para organizar contenido a medida o integrar herramientas específicas de su organización, por favor contáctenos.
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- Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas de múltiples fuentes.
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- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- 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 los detalles.
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- Diseñar una arquitectura AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
- Recopilar y normalizar datos procedentes de registros, métricas y rastreados.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías e predecir incidentes.
- Automatizar la alerta y la remediación utilizando herramientas de código abierto.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Gran cantidad de 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, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
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Al completar este taller, los participantes estarán preparados para:
- Aprovechar modelos de IA para generar escenarios efectivos de pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo.
- 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 de CI/CD.
- Optimizar las estrategias de prueba basándose en análisis predictivos de fallos.
Formato del Curso
- Conferencias técnicas guiadas respaldadas por perspectivas expertas.
- Sesiones prácticas basadas en escenarios y ejercicios hands-on.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de pruebas controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si necesitas esta formación adaptada a tu cadena de herramientas o flujos de trabajo, contáctanos para organizarla.
Automatización de Aseguramiento de Calidad impulsada por IA en CI/CD
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Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de QA y DevOps de nivel intermedio que desean aplicar herramientas de IA para automatizar y escalar el aseguramiento 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 puertas de QA inteligentes en los pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad de las pruebas (test flakiness).
- Optimizar el tiempo de ejecución y la cobertura de pruebas en proyectos ágiles de rápido cambio.
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 organizarla.
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Al finalizar esta formación, los asistentes estarán capacitados para:
- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante la compilación del software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para hacer cumplir las normativas, los estándares de seguridad y licenciamiento.
- Detectar automáticamente desviaciones en la configuración.
- Incorporar informes de cumplimiento en tiempo real a los flujos de entrega.
Formato del Curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, respaldadas con ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de cumplimiento en CI/CD.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si su organización requiere integraciones específicas de cumplimiento, contáctenos para coordinar.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
- Correlacionar métricas, registros (logs) y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por IA.
- Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta utilizando flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (Tiempo Medio de Reparación) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y debate.
- 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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Esta formación impartida por un instructor en vivo (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la observabilidad con nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps mediante el uso de Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad entre 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 predicciones (forecasting).
- Construir reglas inteligentes de alertas basadas en información predictiva.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- 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 los detalles.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de LLM en producción
14 HorasEsta capacitación en vivo impartida por un instructor en México (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 escala.
Seguridad de ML y Pruebas de Estrés con IA (AI Red Teaming)
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en México (en línea o en sitio) está dirigida a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques dirigidos a modelos de ML y aplicaciones potenciadas por LLM.
