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Temario del curso

Introducción al despliegue de IA

  • Descripción general del ciclo de vida del despliegue de IA
  • Desafíos al desplegar agentes de IA en 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 gestionar aplicaciones de IA en contenedores

Servicio de Modelos de IA (Serving)

  • Descripción general de marcos de servicio de modelos (por ejemplo, TensorFlow Serving, TorchServe)
  • Construcción de APIs REST para la inferencia de agentes de IA
  • Manejo de predicciones por lotes frente en tiempo real

CI/CD para Agentes de IA

  • Configuración de pipelines CI/CD para despliegues 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 los agentes de IA
  • Análisis de la deriva de modelos (model drift) y necesidades de reentrenamiento
  • Optimización del uso de recursos y escalabilidad

Seguridad y Gobernanza

  • Cumplimiento con las regulaciones de privacidad de datos
  • Seguridad de los pipelines de despliegue de IA y APIs
  • 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 el uso de recursos de la IA

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Dominio de la programación en Python
  • Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático (machine learning)
  • Familiaridad con herramientas de contenerización como Docker
  • Experiencia en prácticas DevOps (recomendado)

Público objetivo

  • Ingenieros de MLOps
  • Profesionales de DevOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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