MLOps en Kubernetes: Pipelines de CI/CD para 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.

Kubernetes es una plataforma de orquestación de contenedores ampliamente utilizada para gestionar aplicaciones distribuidas a gran escala.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados que desean aplicar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para optimizar el uso de recursos de Kubernetes, las decisiones de planificación y las estrategias de escalado automático.

Al finalizar este programa, los participantes serán capaces de:

• Aplicar modelos de IA/ML para mejorar las decisiones de programación de cargas de trabajo en Kubernetes.
• Utilizar análisis predictivo para optimizar la asignación de CPU, GPU y memoria.
• Implementar escalado automático inteligente mediante aprendizaje por refuerzo y previsión de métricas.
• Reducir costos e infraestructura y latencia mediante la optimización automatizada de recursos.

Formato del curso

• Presentaciones técnicas guiadas por el instructor y discusiones profundas.
• Prácticas de laboratorio con clústeres reales de Kubernetes.
• Ejercicios prácticos que aplican modelos de IA a escenarios operativos reales.

Opciones de personalización del curso

• Para adaptar este curso a la configuración de su plataforma o a los requisitos operativos, contáctenos para solicitar una personalización.

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/

Esta formación en vivo con instructores en México (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de Kubernetes que desean prepararse para el examen CKS.

Al final de esta capacitación, los participantes sabrán cómo proteger entornos de Kubernetes y aplicaciones basadas en contenedores durante las diferentes etapas del ciclo de vida de una aplicación: compilación, despliegue 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 utilizando prácticas modernas de DevOps.

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

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

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

Aprenda los fundamentos de los contenedores, Kubernetes y OpenShift en una capacitación práctica y centrada en la ejecución, diseñada para desarrolladores, ingenieros de DevOps y profesionales de TI. Los participantes aprenderán a crear aplicaciones contenedorizadas, desplegar cargas de trabajo, gestionar recursos de Kubernetes y utilizar OpenShift para optimizar la entrega moderna de aplicaciones en entornos de nube e híbridos.

Docker es una plataforma de contenerización utilizada para crear entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de aprendizaje automático (ML).

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que desean contenerizar y operativizar pipelines completos de ML utilizando Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines end-to-end de ML utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad y CI/CD para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos centrados en la construcción de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados end-to-end.

Opciones de Personalización del Curso

• Para formación personalizada alineada con necesidades específicas de infraestructura de ML, por favor contáctenos para discutir las opciones disponibles.

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.

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 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.