Temario del curso

Introducción a CI/CD para Flujos de Trabajo de IA

  • Desafíos únicos de los pipelines de entrega de modelos de IA
  • Comparación entre procesos tradicionales DevOps y MLOps
  • Componentes principales del despliegue automatizado de modelos

Contenerización de Modelos de IA con Docker

  • Diseño de Dockerfiles eficientes para la inferencia ML
  • Gestión de dependencias y artefactos del modelo
  • Construcción de imágenes seguras y optimizadas

Configuración de Pipelines CI/CD

  • Opciones de herramientas CI/CD y sus ecosistemas
  • Construcción de pipelines para el empaquetamiento automatizado de modelos
  • Validación de pipelines con comprobaciones automatizadas

Pruebas de Modelos de IA en CI

  • Automatización de verificaciones de integridad de datos
  • Pruebas unitarias y de integración para servicios de modelos
  • Validación de rendimiento y regresión

Despliegue Automatizado de Servicios de IA Basados en Docker

  • Despliegue de contenedores de IA en entornos cloud
  • Implementación de rollouts azul-verde y canario
  • Estrategias de rollback para despliegues fallidos

Gestión de Versiones y Artefactos de Modelos

  • Uso de registros para el control de versiones de modelos y contenedores
  • Etiquetado, firma y promoción de imágenes
  • Coordinación de actualizaciones de modelos entre servicios

Monitoreo y Observabilidad en CI/CD para IA

  • Seguimiento del rendimiento de pipelines y modelos
  • Alertas para builds fallidos o desviación de modelos
  • Rastreo del comportamiento de inferencia en diferentes entornos

Escalado de Pipelines CI/CD para Sistemas de IA

  • Paralelización de builds para modelos grandes
  • Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento
  • Integración de ejecutores distribuidos y remotos

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión del ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático
  • Experiencia con la contenerización de Docker
  • Familiaridad con los conceptos y pipelines de CI/CD

Público Objetivo

  • Ingenieros DevOps
  • Equipos MLOps
  • Ingenieros AI-ops
 21 Horas

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