Inferencia de IA segura y portátil con Docker: De local a la nube

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.

Docker es una plataforma de contenedores que permite crear entornos consistentes, portátiles y reproducibles para cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML).

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

Al completar este curso, los participantes serán capaces de:

• Construir y gestionar imágenes de Docker adaptadas para aplicaciones de IA y ML.
• Contenerizar tuberías de aprendizaje automático, herramientas y dependencias.
• Optimizar los entornos de Docker en términos de rendimiento y portabilidad.
• Desplegar servicios de ML en contenedores a través de diferentes entornos de ejecución.

Formato del curso

• Demostraciones de conceptos respaldadas por discusión guiada.
• Ejercicios prácticos centrados en tareas reales de contenerización.
• Implementación práctica utilizando entornos Docker de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar esta capacitación según el entorno de su organización, por favor contáctenos para coordinarlo.

CI/CD para IA es un enfoque estructurado que automatiza el empaquetado, las pruebas, la contenerización y el 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 de extremo a extremo para la entrega de modelos de IA, utilizando Docker y plataformas CI/CD.

Al finalizar la formación, los participantes podrán:

• Crear pipelines automatizados para la construcción y las pruebas de 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 la operación de aprendizaje automático (MLOps).

Formato del curso

• Presentaciones dirigidas por el instructor y discusiones técnicas.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación práctica.
• 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 con plataformas específicas, contáctenos para adaptar este curso a sus necesidades.

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 instructor en <ubicación> (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.
• Conectar en red diferentes aplicaciones y sistemas con Docker.
• Comprender y editar registros de Docker.

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.

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.

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

La aceleración por GPU es fundamental 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 desean configurar, optimizar y ejecutar cargas de trabajo de IA habilitadas para GPU dentro de contenedores Docker.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Crear y ejecutar contenedores habilitados para 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.
• Implementar servicios de aprendizaje profundo escalables basados en contenedores en entornos de producción.

Formato del curso

• Instrucción interactiva respaldada por demostraciones del mundo real.
• Práctica basada en ejercicios, centrada en el desarrollo habilitado para GPU.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación personalizada adaptada a su infraestructura o pila de GPU, contáctenos para coordinarlo.

El despliegue de IA híbrida es la práctica de ejecutar inferencia de IA en entornos de nube, in situ (on-premise) y edge, utilizando flujos de trabajo unificados basados en contenedores.

Esta formación presencial en vivo (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar sistemas de inferencia de IA distribuida en entornos heterogéneos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir servicios de IA contenerizados seguros y escalables para entornos multisitio.
• Desplegar cargas de trabajo de inferencia de IA en la nube, servidores locales y dispositivos edge utilizando Docker.
• Integrar herramientas de orquestación para automatizar operaciones de IA distribuida.
• Optimizar la latencia, la fiabilidad y la resiliencia de la inferencia en una infraestructura diversa.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones lideradas por expertos.
• Extensa práctica hands-on y ejercicios aplicados.
• Experimentación en el mundo real en una configuración de laboratorio en vivo controlada.

Opciones de Personalización del Curso

• Para ajustes personalizados que alineen este curso con la infraestructura o los casos de uso de su organización, por favor contáctenos para personalizar la formación.

En este curso en vivo con instrucción presencial en México (en sitio o remoto), los participantes aprenderán a implementar una colección de servidores de ejemplo dentro de contenedores, luego automatizar, escalar y gestionar sus servidores en contenedores dentro de un cluster de Kubernetes. El curso continúa con temas más avanzados, guiando a los participantes por el proceso de asegurar, configurar la red y monitorear un cluster de Kubernetes.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar bases de datos y servidores en contenedores.
• Configurar un cluster de Docker y Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para implementar y gestionar diferentes entornos bajo el mismo cluster.
• Asegurar, escalar y monitorear un cluster de Kubernetes.

En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en México, los participantes aprenderán los fundamentos para construir microservicios utilizando Spring Cloud y Docker. El conocimiento de los participantes se pondrá a prueba mediante ejercicios y el desarrollo paso a paso de microservicios de ejemplo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de los microservicios.
• Utilizar Docker para construir contenedores para aplicaciones de microservicios.
• Construir e implementar microservicios en contenedores utilizando Spring Cloud y Docker.
• Integrar microservicios con servicios de descubrimiento y la puerta de enlace API de Spring Cloud.
• Utilizar Docker Compose para pruebas de integración de extremo a extremo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en México (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros DevOps de nivel intermedio que deseen construir, desplegar y gestionar microservicios utilizando Spring Cloud y Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar microservicios con Spring Boot y Spring Cloud.
• Contenerizar aplicaciones con Docker y Docker Compose.
• Implementar descubrimiento de servicios, API gateways y comunicación entre servicios.
• Monitorear y asegurar los microservicios en entornos de producción.
• Desplegar y orquestar microservicios utilizando Kubernetes.