Docker para MLOps: Contenerización de Pipelines End-to-End

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en México está destinado a ingenieros que deseen profundizar su conocimiento de Docker para implementar aplicaciones a mayor escala mientras mantienen el control.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Crear sus propias imágenes de Docker.
• Implementar y administrar un gran número de aplicaciones de Docker.
• Evaluar diferentes soluciones de orquestación de contenedores y elegir la más adecuada.
• Configurar un proceso de integración continua para aplicaciones de Docker.
• Integrar aplicaciones de Docker con procesos de integración continua existentes.
• Seguridad de sus aplicaciones de Docker.

Esta formación presencial impartida por un instructor en México (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de IA de nivel avanzado y científicos de datos 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 formación, los participantes serán capaces de:

• Optimizar modelos DeepSeek en términos de eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas para MLOps y control de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube y locales.
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Docker es una plataforma de contenerización que permite entornos consistentes, portátiles y reproducibles para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a profesionales de nivel intermedio que desean empaquetar bases de código, dependencias y modelos de ML utilizando Docker para flujos de trabajo confiables desde el desarrollo hasta la producción.

Después de completar este curso, los participantes serán capaces de:

• 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 el rendimiento y la portabilidad.
• Desplegar servicios de ML contenerizados en diferentes entornos de ejecución.

Formato del Curso

• Demostraciones conceptuales respaldadas por discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos enfocados en tareas de contenerización del mundo real.
• Implementación práctica utilizando entornos Docker en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar este entrenamiento para su entorno organizacional, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetamiento, pruebas, contenerización y despliegue de modelos utilizando pipelines de integración continua y entrega continua.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel intermedio que deseen automatizar flujos de trabajo de entrega de modelos de IA de extremo a extremo utilizando Docker y plataformas CI/CD.

Al final del entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Crear pipelines automatizados para construir y probar contenedores de modelos de IA.
• Implementar el control de versiones y la 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 dirigidas por un instructor y discusiones técnicas.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación hands-on.
• Simulaciones realistas de flujos de trabajo CI/CD en un entorno controlado.

Opciones de Personalización del Curso

• Si su organización requiere flujos de trabajo personalizados o integraciones de plataformas, por favor contáctenos para adaptar este curso.

El programa Certified Kubernetes Administrator (CKA) fue creado por The Linux Foundation y Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Kubernetes es Nowadys una plataforma líder utilizada para la orquestación de contenedores.

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

Desde 2019 también estamos ayudando a nuestros clientes a confirmar su rendimiento en el entorno k8s preparándolos y animándolos a aprobar los exámenes CKA y CKAD.

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

Por otro lado, la formación también se centra en adquirir experiencia práctica en Kubernetes Administración, por lo que te recomendamos que participes en ella, incluso si no tienes intención de presentarte al examen CKA.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos 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 concertar una cita.
• Para obtener más información sobre la certificación CKA, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

El programa Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) ha sido desarrollado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), la organización anfitriona de Kubernetes.

Esta capacitación dirigida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está destinada a Desarrolladores que deseen confirmar sus habilidades en el diseño, construcción, configuración y exposición de aplicaciones nativas en la nube para Kubernetes.

Por otro lado, la capacitación también se enfoca en obtener experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones de Kubernetes, por lo que recomendamos participar en ella, incluso si no tienen intención de tomar el examen CKAD.

NobleProg ha estado ofreciendo formación en Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de capacitación exitosamente completados, nos convertimos en una de las empresas de formación más conocidas a nivel mundial en el campo de la contenerización. Desde 2019 también estamos ayudando a nuestros clientes a confirmar su rendimiento en el entorno k8s preparándolos y animándolos a aprobar los exámenes CKA y CKAD.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
• Para obtener más información sobre CKAD, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

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

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a ingenieros que deseen implementar cargas de trabajo de Aprendizaje Automático en un servidor EC2 de AWS.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otros software necesarios en AWS.
• Usar EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar la inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
• Crear e implementar una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
• Entrenar e implementar modelos de ML de TensorFlow en múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
• Aprovechar otros servicios gestionados por AWS para extender una aplicación de ML.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para facilitar la construcción, el entrenamiento y la implementación de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Implementar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Versiones personalizadas de este entrenamiento pueden organizarse para alinearse con la pila tecnológica y los requisitos de proyecto de su equipo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

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

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML.

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

• Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
• Apreciar la importancia de la trazabilidad, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
• Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
• Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
• Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en México está destinado a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles actualmente para tomar una decisión inteligente sobre el camino a seguir al adoptar MLOps dentro de su organización.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos y herramientas de MLOps.
• Formar el tipo adecuado de equipo con las habilidades necesarias para construir y mantener un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por modelos de ML.
• Comprender los componentes de una Pipeline de ML y las herramientas necesarias para construir una.
• Experimentar con diferentes marcos y servidores de aprendizaje automático para su implementación en producción.
• Operacionalizar todo el proceso de Aprendizaje Automático para que sea reproducible y mantenible.

Este curso dirigido por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está destinado a ingenieros de aprendizaje automático que deseen usar Azure Machine Learning y Azure DevOps para facilitar las prácticas de MLOps.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Crear flujos de trabajo y modelos de aprendizaje automático reproducibles.
• Gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático.
• Seguir y reportar el historial de versiones de los modelos, activos y más.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático listos para producción en cualquier lugar.

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

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a prácticos de nivel intermedio que desean construir pipelines de MLOps automatizadas y escalables en Kubernetes.

Después de completar este entrenamiento, los participantes estarán equipados para:

• Diseñar pipelines de CI/CD de extremo a extremo para el aprendizaje automático.
• Implementar flujos de trabajo de GitOps para la implementación y versión de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, pruebas y empaquetado de modelos de ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alerta y reversión.

Formato del Curso

• Presentaciones dirigidas por el instructor y exploraciones técnicas profundas.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo de CI/CD del mundo real.
• Práctica en el laboratorio viviendo la implementación de cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de Personalización del Curso

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