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
Testimonios (5)
OC es nuevo para nosotros y aprendimos mucho, y los laboratorios fueron excelentes.
sharkey dollie
Curso - OpenShift 4 for Administrators
Traducción Automática
Muy informativo y conciso. Práctica práctica
Gil Matias - FINEOS
Curso - Introduction to Docker
Traducción Automática
Laboratorios y discusiones técnicas.
Dinesh Panchal - AXA XL
Curso - Advanced Docker
Traducción Automática
Que Brian tiene buen conocimiento del tema y explica bien
Francisco Demetrio Quitral - IMED S.A
Curso - Rancher: administra tus contenedores Docker
Dio una buena base para Docker y Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
Curso - Docker (introducing Kubernetes)
Traducción Automática