MLOps en Kubernetes: Pipelines de CI/CD para el aprendizaje automático

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.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, se realiza en México (en línea o presencial) y está dirigida a ingenieros de plataformas y profesionales de DevOps de nivel avanzado que desean dominar el escalado de aplicaciones utilizando microservicios y Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar arquitecturas de microservicios escalables.
• Desplegar y gestionar aplicaciones en clústeres de Kubernetes.
• Utilizar gráficos de Helm para el despliegue eficiente de servicios.
• Monitorear y mantener la salud de los microservicios en producción.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad y cumplimiento en un entorno de Kubernetes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de Kubernetes que deseen prepararse para el examen CKS.

Al finalizar esta capacitación, los participantes sabrán cómo proteger los entornos de Kubernetes y las aplicaciones basadas en contenedores a lo largo de las diferentes etapas del ciclo de vida de una aplicación: creación, implementación y tiempo de ejecución.

Este programa de 7 días ofrece un recorrido integral y práctico hacia el diseño, despliegue y operación de aplicaciones nativas de la nube mediante prácticas modernas de DevOps.

Los participantes explorarán cómo diseñar arquitecturas de microservicios escalables, optimizar entornos de contenedores y gestionar cargas de trabajo en producción utilizando Kubernetes. El curso abarca estrategias avanzadas de despliegue, automatización basada en GitOps y prácticas de observabilidad para garantizar la confiabilidad y el rendimiento del sistema.

Se pone un fuerte énfasis en los desafíos operativos del mundo real, incluyendo la respuesta a incidentes, simulación de fallos y análisis de causa raíz. El programa concluye con el uso de herramientas potenciadas por inteligencia artificial para respaldar la resolución de problemas y acelerar la toma de decisiones operativas.

Al finalizar la capacitación, los participantes tendrán una comprensión clara de cómo construir, desplegar, monitorear y mantener sistemas distribuidos resilientes en un entorno basado en Kubernetes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que deseen utilizar Helm para agilizar el proceso de instalación y gestión de aplicaciones en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Helm.
• Crear compilaciones reproducibles de aplicaciones en Kubernetes.
• Compartir aplicaciones como Gráficos de Helm (Helm charts).
• Ejecutar aplicaciones de terceros almacenadas como Gráficos de Helm.
• Gestionar las versiones (releases) de paquetes de Helm.

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 en vivo impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y profesionales de DevOps de nivel principiante a intermedio que deseen aprender a configurar y gestionar un entorno local de Kubernetes utilizando Minikube.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Minikube en su máquina local.
• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Kubernetes.
• Implementar y gestionar contenedores mediante kubectl y el panel de control de Minikube.
• Configurar soluciones de almacenamiento persistente y redes para Kubernetes.
• Utilizar Minikube para desarrollar, probar y depurar aplicaciones.

Esta formación en vivo y supervisada en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio e ingenieros de DevOps que deseen incorporar Minikube en su flujo de trabajo de desarrollo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y administrar un entorno local de Kubernetes mediante Minikube.
• Comprender cómo desplegar, gestionar y depurar aplicaciones en Minikube.
• Integrar Minikube en sus pipelines de integración y despliegue continuo.
• Optimizar su proceso de desarrollo aprovechando las características avanzadas de Minikube.
• Aplicar las mejores prácticas para el desarrollo de Kubernetes en local.

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.