Temario del curso

Introducción a la Contenerización para AI y ML

  • Conceptos fundamentales 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
  • Administrando contenedores para experimentación de ML
  • Usando Docker CLI eficientemente

Empaquetado de Entornos de ML

  • Preparación de bases de código de ML para contenerización
  • Administración de entornos y dependencias de Python
  • Integración de CUDA y soporte GPU

Construyendo Dockerfiles para Aprendizaje Automático

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

Contenerización de Modelos y Pipelines de ML

  • Empaquetado de modelos entrenados en contenedores
  • Gestión de datos y estrategias de almacenamiento
  • Despliegue de flujos de trabajo end-to-end reproducibles

Ejecución de Servicios de ML Contenerizados

  • Expuesta API endpoints para inferencia de modelos
  • Escalando servicios con Docker Compose
  • Monitoreo del comportamiento en tiempo de ejecución

Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento

  • Garantizar configuraciones de contenedores seguras
  • Administración de acceso y credenciales
  • Manejo de activos de ML confidenciales

Despliegue en Entornos de Producción

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

Resumen y Pasos Siguientes

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 desplegando modelos en producción
  • Científicos de datos gestionando entornos experimentales reproducibles
  • Desarrolladores de IA construyendo aplicaciones contenerizadas escalables
 14 Horas

Testimonios (5)

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