Temario del curso

Introducción a la Contenerización para AI y ML

  • Conceptos básicos de contenerización
  • Por qué los contenedores son ideales para cargas de trabajo de ML
  • Principales diferencias entre contenedores y máquinas virtuales

Trabajando con Imágenes y Contenedores de Docker

  • Comprendiendo imágenes, capas y registros
  • Gestionando contenedores para experimentación de ML
  • Utilizando eficientemente la CLI de Docker

Empaquetando Entornos de ML

  • Preparando bases de código de ML para contenerización
  • Gestionando entornos y dependencias de Python
  • Integrando CUDA y soporte GPU

Creando Dockerfiles para Aprendizaje Automático

  • Estructurando Dockerfiles para proyectos de ML
  • Mejores prácticas para el rendimiento y la mantenibilidad
  • Usando construcciones en múltiples etapas

Contenerizando Modelos y Pipelines de ML

  • Empaquetando modelos entrenados en contenedores
  • Gestionando estrategias de datos y almacenamiento
  • Desplegando flujos de trabajo end-to-end reproducibles

Ejecutando Servicios de ML Contenerizados

  • Exponiendo puntos finales de API para la inferencia del modelo
  • Escalando servicios con Docker Compose
  • Monitoreando el comportamiento en tiempo de ejecución

Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento

  • Asegurando configuraciones seguras de contenedores
  • Gestionando acceso y credenciales
  • Manejando activos de ML confidenciales

Desplegando en Entornos de Producción

  • Publicando imágenes en registros de contenedores
  • Desplegando contenedores en configuraciones on-prem o en la nube
  • Versionado y actualización de servicios en producción

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de flujos de trabajo de aprendizaje automático
  • Experiencia con Python o lenguajes de programación similares
  • Familiaridad con operaciones básicas de la línea de comandos de Linux

Audiencia

  • Ingenieros de ML que despliegan modelos en producción
  • Científicos de datos que gestionan entornos experimentales reproducibles
  • Desarrolladores de IA que construyen aplicaciones contenerizadas escalables
 14 Horas

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