Cursos de MLOps en Lèon

Este curso en vivo con instructores en Lèon (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 capacitación en vivo con instructor en Lèon (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 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.