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Temario del curso
Introducción al despliegue en producción
- Principales desafíos en el despliegue de modelos afinados.
- Diferencias entre entornos de desarrollo y producción.
- Herramientas y plataformas para el despliegue de modelos.
Preparación de los modelos para el despliegue
- Exportación de modelos en formatos estándar (ONNX, TensorFlow SavedModel, etc.).
- Optimización de modelos para la latencia y el rendimiento.
- Pruebas de modelos con casos extremos y datos del mundo real.
Contenerización para el despliegue de modelos
- Introducción a Docker.
- Creación de imágenes de Docker para modelos de aprendizaje automático.
- Mejores prácticas para la seguridad y eficiencia de los contenedores.
Escalar despliegues con Kubernetes
- Introducción a Kubernetes para cargas de trabajo de IA.
- Configuración de clústeres de Kubernetes para el alojamiento de modelos.
- Distribución de la carga (load balancing) y escalado horizontal.
Supervisión y mantenimiento de modelos
- Implementación de supervisión con Prometheus y Grafana.
- Registro automatizado para el seguimiento de errores y el rendimiento.
- Pipelines de reentrenamiento para la deriva de modelos y actualizaciones.
Garantía de seguridad en producción
- Seguridad de las APIs para la inferencia de modelos.
- Mecanismos de autenticación y autorización.
- Abordaje de las preocupaciones relacionadas con la privacidad de los datos.
Estudios de caso y laboratorios prácticos
- Despliegue de un modelo de análisis de sentimiento.
- Escalar un servicio de traducción automática.
- Implementar supervisión para modelos de clasificación de imágenes.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento sólido de los flujos de trabajo de aprendizaje automático (machine learning).
- Experiencia en el afinado (fine-tuning) de modelos de ML.
- Familiaridad con los principios de DevOps o MLOps.
Público objetivo
- Ingenieros de DevOps.
- Profesionales de MLOps.
- Especialistas en despliegue de inteligencia artificial (IA).
21 Horas
Reseñas (2)
El conocimiento y experiencia del consultor ya que se abordan los temas teóricos aplicándolos a la realidad de los procesos. El curso contiene un programa de mucho valor en la gestión de las tecnologías de información.
Luis Castro Gamboa - Cooperativa De Ahorro Y Credito Ande No. 1 R.L.
Curso - Site Reliability Engineering (SRE) Foundation®
Que fue muy claro en cada especificación
