Temario del curso

Preparar Modelos de Aprendizaje Automático para el Despliegue

  • Empaquetar modelos con Docker
  • Exportar modelos de TensorFlow y PyTorch
  • Consideraciones sobre versionado y almacenamiento

Servir Modelos en Kubernetes

  • Visión general de servidores de inferencia
  • Desplegar TensorFlow Serving y TorchServe
  • Configurar puntos finales de modelos

Técnicas de Optimización de Inferencia

  • Estrategias de batch
  • Manejo de solicitudes concurrentes
  • Ajuste de latencia y throughput

Escalado Automático de Cargas de Trabajo de ML

  • Escalador Horizontal de Pods (HPA)
  • Escalador Vertical de Pods (VPA)
  • Escalado Automático Evento-Driven de Kubernetes (KEDA)

Provisionamiento y Gestión de Recursos GPU

  • Configurar nodos GPU
  • Visión general del plugin de dispositivo NVIDIA
  • Solicitudes y límites de recursos para cargas de trabajo de ML

Estrategias de Despliegue y Liberación de Modelos

  • Despliegues azul/verde
  • Patrones de despliegue canario
  • Pruebas A/B para la evaluación de modelos

Monitoreo y Observabilidad del ML en Producción

  • Métricas para cargas de trabajo de inferencia
  • Prácticas de registro y trazado
  • Tableros y alertas

Consideraciones de Seguridad y Fiabilidad

  • Seguridad en los puntos finales de modelos
  • Políticas de red y control de acceso
  • Asegurar alta disponibilidad

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo de aplicaciones contenerizadas
  • Experiencia con modelos de aprendizaje automático basados en Python
  • Familiaridad con los fundamentos de Kubernetes

Audiencia

  • Ingenieros de ML
  • Ingenieros DevOps
  • Equipos de ingeniería de plataformas
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
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