Temario del curso
Introducción a la inferencia de IA con Docker
- Comprensión de las cargas de trabajo de inferencia de IA.
- Ventajas de la inferencia en contenedores.
- Escenarios y restricciones de despliegue.
Construcción de contenedores para inferencia de IA
- Selección de imágenes base y frameworks.
- Empaquetado de modelos preentrenados.
- Estructuración del código de inferencia para su ejecución en contenedores.
Aseguramiento de servicios de IA en contenedores
- Minimización de la superficie de ataque del contenedor.
- Gestión de secretos y archivos sensibles.
- Estrategias seguras para el acceso a la red y exposición de APIs.
Técnicas de despliegue portátil
- Optimización de imágenes para portabilidad.
- Garantía de entornos de ejecución predecibles.
- Gestión de dependencias entre diferentes plataformas.
Despliegue local y pruebas
- Ejecución de servicios localmente con Docker.
- Depuración de contenedores de inferencia.
- Pruebas de rendimiento y confiabilidad.
Despliegue en servidores y máquinas virtuales en la nube
- Adaptación de contenedores para entornos remotos.
- Configuración del acceso seguro al servidor.
- Despliegue de APIs de inferencia en máquinas virtuales en la nube.
Uso de Docker Compose para sistemas de IA con múltiples servicios
- Orquestación de la inferencia junto con componentes de soporte.
- Gestión de variables de entorno y configuraciones.
- Escala de microservicios mediante Compose.
Monitoreo y mantenimiento de servicios de inferencia de IA
- Enfoques de registro (logging) y observabilidad.
- Detección de fallas en las tuberías de inferencia.
- Actualización y versionado de modelos en producción.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento básico de conceptos de aprendizaje automático.
- Experiencia con Python o desarrollo backend.
- Familiaridad con los conceptos fundamentales de los contenedores.
Público objetivo
- Desarrolladores.
- Ingenieros backend.
- Equipos encargados del despliegue de servicios de IA.
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