Docker para MLOps: Contenedorización de pipelines de extremo a extremo

Esta formación en vivo con instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean ampliar sus conocimientos sobre Docker para implementar aplicaciones a mayor escala, manteniendo el control.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Crear sus propias imágenes de Docker.
• Implementar y gestionar un gran número de aplicaciones en Docker.
• Evaluar diferentes soluciones de orquestación de contenedores y elegir la más adecuada.
• Establecer un proceso de integración continua para aplicaciones en Docker.
• Integrar aplicaciones en Docker con los procesos de integración de herramientas existentes.
• Asegurar sus aplicaciones en Docker.

Este curso en vivo con instructores en México (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado que posean conocimientos intermedios a avanzados y deseen mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, reducir la latencia e implementar soluciones de IA de forma eficiente mediante prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Optimizar los modelos DeepSeek para mejorar su eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas de MLOps y control de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek tanto en infraestructura en la nube como on-premise.
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Docker es una plataforma de contenedorización que permite crear entornos consistentes, portátiles y reproducibles para cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean empaquetar bases de código de ML, dependencias y modelos utilizando Docker para garantizar flujos de trabajo confiables desde el desarrollo hasta la producción.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Construir y gestionar imágenes de Docker personalizadas para aplicaciones de IA y ML.
• Contenerizar pipelines, herramientas y dependencias de aprendizaje automático.
• Optimizar los entornos de Docker para mejorar el rendimiento y la portabilidad.
• Desplegar servicios de ML en contenedores en diferentes entornos de ejecución.

Formato del Curso

• Demonstraciones de conceptos respaldadas por discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos centrados en tareas de contenerización del mundo real.
• Implementación práctica utilizando entornos de laboratorio en vivo con Docker.

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar esta capacitación para el entorno de su organización, contáctenos para coordinar los detalles.

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.

El programa de Administrador Certificado de Kubernetes (CKA) fue creado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Hoy en día, Kubernetes es una plataforma líder utilizada para la orquestación de contenedores.

NobleProg ha estado impartiendo capacitación en Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de capacitación completados con éxito, nos hemos convertido en una de las empresas de formación más conocidas a nivel mundial en el campo de la contenerización.

Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a confirmar su desempeño en entornos de k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas y usuarios de Kubernetes que desean validar sus conocimientos aprobando el examen CKA.

Por otro lado, la capacitación también se centra en adquirir experiencia práctica en administración de Kubernetes; por lo tanto, recomendamos participar en ella, incluso si no tiene la intención de presentar el examen CKA.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusión en grupo.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Ejecución 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.
• Para obtener más información sobre la certificación CKA, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

El programa Desarrollador Certificado de Aplicaciones de Kubernetes (CKAD) ha sido desarrollado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), la organización responsable de albergar a Kubernetes.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores que desean demostrar sus habilidades en el diseño, construcción, configuración y exposición de aplicaciones nativas para la nube sobre Kubernetes.

Por otro lado, la formación también se centra en obtener experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones con Kubernetes; por lo tanto, recomendamos participar en ella incluso si no tiene la intención de presentar el examen CKAD.

NobleProg ha estado ofreciendo formación en Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de capacitación completados exitosamente, nos hemos convertido en una de las empresas de formación mejor reconocidas a nivel mundial en el campo de la contenerización. Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a demostrar su desempeño en entornos k8s preparándolos e incentivándolos para aprobar los exámenes CKA y CKAD.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones.
• Bastantes 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.
• Para obtener más información sobre CKAD, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Docker es una plataforma de código abierto para automatizar el proceso de construcción, distribución y ejecución de aplicaciones dentro de contenedores.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean utilizar Docker para implementar y gestionar software como contenedores, en lugar de como software tradicional independiente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Docker.
• Comprender e implementar la contenerización de software.
• Gestionar aplicaciones basadas en Docker.
• Red conectar diferentes aplicaciones y sistemas de Docker.
• Comprender y editar registros de Docker.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• 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 organizarlo.
• Para obtener más información sobre Docker, por favor visite: https://www.docker.com

Aprenda cómo construir, desplegar y administrar entornos en contenedores utilizando Docker, Kubernetes y OpenShift. Esta formación práctica de cinco días cubre imágenes de contenedores, cargas de trabajo de Kubernetes, red del clúster, almacenamiento, seguridad, monitoreo y administración práctica de OpenShift. Los participantes adquieren las habilidades necesarias para operar plataformas de contenedores modernas y diagnosticar aplicaciones en entornos de desarrollo y producción.

En esta formación en vivo con instructores en <ubicación> (presencial o remota), los participantes aprenderán cómo crear y gestionar contenedores Docker, para luego implementar una aplicación de ejemplo dentro de un contenedor. Los participantes también aprenderán cómo automatizar, escalar y gestionar sus aplicaciones contenerizadas dentro de un clúster de Kubernetes. Finalmente, la formación aborda temas más avanzados, guiando a los participantes por el proceso de seguridad, escalado y monitoreo de un clúster de Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar un servidor y una aplicación web contenerizados.
• Construir y gestionar imágenes de Docker.
• Configurar un clúster de Docker y Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para implementar y gestionar una aplicación web en clúster.
• Asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Objetivos de la formación: Adquirir habilidades teóricas y operativas sobre Docker y Kubernetes.

La aceleración por GPU es esencial para ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje profundo de alto rendimiento de manera escalable y eficiente.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio que deseen configurar, optimizar y ejecutar cargas de trabajo de IA habilitadas con GPU dentro de contenedores de Docker.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Construir y ejecutar contenedores habilitados con GPU para entrenamiento e inferencia.
• Configurar CUDA, controladores y bibliotecas de tiempo de ejecución para flujos de trabajo de IA en contenedores.
• Optimizar la asignación de recursos y el aislamiento para aplicaciones intensivas en GPU.
• Desplegar servicios escalables de aprendizaje profundo en contenedores en entornos de producción.

Formato del Curso

• Enseñanza interactiva respaldada por demostraciones del mundo real.
• Práctica basada en ejercicios enfocada en el desarrollo habilitado con GPU.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para una capacitación a medida alineada con su infraestructura o pila de GPU, contáctenos para coordinar.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para agilizar la creación, el entrenamiento y la implementación de cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML) en Kubernetes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que desean construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar esta formación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema y los componentes principales de Kubeflow.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar tareas de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizaje automático de manera eficiente usando Kubeflow Serving.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Prácticas de laboratorio con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo completos de ML.

Opciones de personalización del curso

• Se pueden organizar versiones personalizadas de esta formación para alinearse con el conjunto tecnológico de su equipo y los requisitos del proyecto.

Esta capacitación en vivo con instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean 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 Docker y Kubernetes.
• Ejecutar flujos de trabajo completos de aprendizaje automático en arquitecturas diversas y entornos cloud.
• Utilizar Kubeflow para generar y gestionar notebooks de Jupyter.
• Construir cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicio en múltiples plataformas.

Esta formación práctica, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros que desean evaluar los enfoques y herramientas disponibles actualmente para tomar una decisión informada sobre cómo avanzar hacia la adopción de MLOps en su organización.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas de MLOps.
• Formar el equipo adecuado con las habilidades necesarias para construir y mantener un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso en modelos de aprendizaje automático.
• Comprender los componentes de una tubería (pipeline) de aprendizaje automático y las herramientas necesarias para construirla.
• Experimentar con distintos marcos de trabajo de aprendizaje automático y servidores para el despliegue en producción.
• Operacionalizar todo el proceso de aprendizaje automático para que sea reproducible y mantenible.

MLOps en Kubernetes es un marco de trabajo diseñado para automatizar el entrenamiento, validación, empaquetado y despliegue de modelos de aprendizaje automático mediante pipelines contenerizados y flujos de trabajo GitOps.

Esta formación presencial o en vivo (en línea o a sitio) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean construir pipelines de MLOps automatizados y escalables en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán capacitados para:

• Diseñar pipelines completos de CI/CD para aprendizaje automático.
• Implementar flujos de trabajo GitOps para el despliegue y versionado de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, prueba y empaquetado de modelos de ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alertas y reversión (rollback).

Formato del curso

• Presentaciones guiadas por el instructor y análisis técnicos profundos.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo reales de CI/CD.
• Práctica en laboratorio en vivo para desplegar cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido personalizado alineado con sus herramientas y infraestructura internas de MLOps.