Temario del curso
Preparación de modelos de aprendizaje automático para su implementación
- Embalaje de modelos con Docker
- Exportación de modelos desde TensorFlow y PyTorch
- Consideraciones sobre versionado y almacenamiento
Servicio de modelos en Kubernetes
- Resumen de servidores de inferencia
- Implementación de TensorFlow Serving y TorchServe
- Configuración de puntos finales de modelo
Técnicas de optimización de inferencia
- Estrategias de lotes (batching)
- Gestión de solicitudes concurrentes
- Ajuste de latencia y rendimiento (throughput)
Autoscaling de cargas de trabajo de ML
- Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
- Vertical Pod Autoscaler (VPA)
- Kubernetes Event-Driven Autoscaling (KEDA)
Provisión de GPU y gestión de recursos
- Configuración de nodos GPU
- Resumen del complemento de dispositivos NVIDIA
- Solicitudes y límites de recursos para cargas de trabajo de ML
Estrategias de despliegue y lanzamiento de modelos
- Despliegues azul/verde
- Patrones de despliegue canarí (canary rollout)
- Pruebas A/B para la evaluación de modelos
Monitoreo y observabilidad de ML en producción
- Métricas para cargas de trabajo de inferencia
- Prácticas de registro (logging) y seguimiento (tracing)
- Paneles de control (dashboards) y alertas
Consideraciones de seguridad y fiabilidad
- Seguridad de los puntos finales del modelo
- Políticas de red y control de acceso
- Garantía de 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
Público
- Ingenieros de ML
- Ingenieros de DevOps
- Equipos de ingeniería de plataforma
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.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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