CI/CD para IA: Automatización de la construcción y el despliegue de modelos basados en Docker
La implementación de CI/CD para IA es un enfoque estructurado que automatiza el empaquetado, las pruebas, la contenerización y el despliegue de modelos mediante pipelines de integración continua y entrega continua.
Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar los flujos de trabajo de extremo a extremo para la entrega de modelos de IA, utilizando Docker y plataformas CI/CD.
A medida que concluya la formación, los participantes serán capaces de:
- Crear pipelines automatizadas para la construcción y las pruebas de contenedores de modelos de IA.
- Implementar control de versiones y reproducibilidad en los ciclos de vida de los modelos.
- Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
- Aplicar las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).
Formato del curso
- Presentaciones dirigidas por el instructor y discusiones técnicas.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación en entornos reales.
- Simulaciones de flujos de trabajo CI/CD realistas en un entorno controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo de pipelines personalizados o integraciones específicas de plataformas, por favor contáctenos para adaptar este curso a sus necesidades.
Temario del curso
Introducción a los flujos de trabajo CI/CD para IA
- Retoques únicos en los pipelines de entrega de modelos de IA.
- Comparación entre procesos tradicionales de DevOps y MLOps.
- Componentes clave del despliegue automatizado de modelos.
Contenerización de modelos de IA con Docker
- Diseño de Dockerfiles eficientes para inferencia de 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 empaquetado automatizado de modelos.
- Validación de pipelines mediante comprobaciones automatizadas.
Pruebas de modelos de IA en CI
- Automatización de verificaciones de integridad de los datos.
- Pruebas unitarias e integrales para servicios de modelos.
- Validación del rendimiento y detección de regresiones.
Despliegue automatizado de servicios de IA basados en Docker
- Despliegue de contenedores de IA en entornos en la nube.
- Implementación de despliegues tipo azul-verde y canarios.
- Estrategias de reversión ante despliegues fallidos.
Gestión de versiones y artefactos del modelo
- Uso de registros para el control de versiones de modelos e imágenes de 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 las pipelines y de los modelos.
- Sistema de alertas ante compilaciones fallidas o deriva (drift) del modelo.
- Trazabilidad del comportamiento de inferencia a través de distintos entornos.
Escalar pipelines CI/CD para sistemas de IA
- Paralelización de compilaciones para modelos grandes.
- Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento.
- Integración de runners distribuidos y remotos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los ciclos de vida de los modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con la contenerización mediante Docker.
- Conocimiento familiar de los conceptos y pipelines de CI/CD.
Público objetivo
- Ingenieros de DevOps.
- Equipos de MLOps.
- Ingenieros de AI-ops.
Formación Corporativa a Medida
Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.
- 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.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*
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(*El precio final puede variar según la especialización técnica del curso, el nivel de personalización, la modalidad y el número de participantes)
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Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones guiadas.
- Numerosos ejercicios prácticos y actividades de aplicación directa.
- Implementación real en un entorno de laboratorio virtual.
Opciones de personalización del curso
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Formato del curso
- Clases interactivas con debates y discusiones.
- Numerosos ejercicios prácticos para consolidar los conocimientos adquiridos.
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Opciones de personalización del curso
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- Diseñar una arquitectura de AIOps empleando exclusivamente componentes de código abierto.
- Recopilar y normalizar datos provenientes de registros, métricas y trazas.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates guiados por el instructor.
- Numerosos ejercicios prácticos para reforzar los conceptos aprendidos.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en tiempo real.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una adaptación específica de este curso, no dude en contactarnos.
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- Analizar bases de código mediante aprendizaje automático con el fin de identificar zonas con cobertura deficiente.
- Integrar la generación de pruebas basada en IA en flujos de trabajo CI/CD.
- Optimizar las estrategias de prueba gracias al análisis predictivo de posibles fallos.
Formato del curso
- Clases técnicas guiadas acompañadas de la experiencia y orientación de expertos.
- Sesiones prácticas basadas en escenarios reales y ejercicios prácticos.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de pruebas controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si precisa que este entrenamiento se adapte a sus herramientas o flujos de trabajo, no dude en contactarnos para coordinarlo.
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Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Generar, priorizar y gestionar casos de prueba mediante plataformas automatizadas con IA.
- Integrar controles inteligentes de calidad en los flujos de CI/CD para evitar regresiones.
- Utilizar la IA para realizar pruebas exploratorias, predecir errores y analizar inestabilidades en las pruebas.
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Formato del curso
- Clases interactivas con discusiones y análisis.
- Numerosos ejercicios prácticos para reforzar los conocimientos adquiridos.
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Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una adaptación específica de este curso, no dude en contactarnos para coordinarlo.
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- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante la compilación del software.
- Utilizar motores normativos inteligentes para asegurar el cumplimiento con estándares regulatorios, de seguridad y de licencias.
- Detectar automáticamente desviaciones en la configuración e inconsistencias del entorno.
- Integrar informes de cumplimiento en tiempo real dentro de los flujos de trabajo de entrega.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor complementadas con ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos enfocados en situaciones reales de cumplimiento en entornos CI/CD.
- Experimentación práctica dentro de un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere integraciones específicas relacionadas con el cumplimiento, no dude en contactarnos para coordinarlas.
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Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
- Correlacionar métricas, registros y eventos procedentes de sistemas distribuidos mediante análisis basados en inteligencia artificial.
- Automatizar la detección, priorización y respuesta ante incidentes utilizando flujos de trabajo predefinidos o personalizados.
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Formato del curso
- Clases interactivas con debate y discusión guiada.
- Numerosos ejercicios prácticos para consolidar los conocimientos adquiridos.
- Implementación directa en un entorno de laboratorio real.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar un diseño adaptado a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para coordinarlo.
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Este curso presencial o online, impartido por un instructor, está dirigido a profesionales de nivel intermedio en el ámbito de la observabilidad que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps mediante Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar el curso, los participantes serán capaces de:
- Configurar Prometheus y Grafana para lograr una observabilidad eficaz en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y el pronóstico.
- Elaborar reglas de alerta inteligentes basadas en análisis predictivos.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates guiados.
- Numerosos ejercicios prácticos para consolidar los conocimientos adquiridos.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en tiempo real.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar un curso adaptado a sus necesidades específicas, no dude en contactarnos para coordinarlo.
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