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Temario del curso

Introducción al despliegue de IA

  • Descripción general del ciclo vital en la implementación de IA
  • Principales dificultades a la hora de poner agentes de IA en producción
  • Aspectos clave: escalabilidad, fiabilidad y facilidad de mantenimiento

Contenerización y gestión de servicios

  • Introducción a Docker y fundamentos básicos de la contenerización
  • Empleo de Kubernetes para organizar los agentes de IA
  • Recomendaciones prácticas en el control de aplicaciones de IA alojadas en contenedores

Servicios de ejecución de modelos de IA

  • Panorámica de marcos de servicio para modelos (por ejemplo, TensorFlow Serving y TorchServe)
  • Creación de API REST orientadas al procesamiento por parte de los agentes de IA
  • Diferenciación entre predicciones en tiempo real y por lotes

Implementación de flujos CI/CD para agentes de IA

  • Configuración eficaz de pipelines CI/CD relacionados con los despliegues de IA
  • Automatización exhaustiva de pruebas y verificaciones del modelo
  • Actualizaciones graduales y manejo metódico de distintas versiones

Monitoreo y mejora continua

  • Configuración adecuada de utilidades de monitoreo en el rendimiento del agente
  • Identificación oportuna de variaciones significativas y necesidades de reentrenamiento
  • Mejora eficaz en la gestión de los recursos computacionales disponibles

Seguridad y cumplimiento normativo

  • Garantizar el respeto a las legislaciones en protección de datos
  • Fortalecimiento de los canales y pipelines desde un punto de vista de seguridad
  • Mecanismos sólidos para el registro detallado de acciones en aplicaciones basadas en IA

Actividades prácticas dirigidas

  • Contenerizar un agente de IA específico empleando Docker
  • Ejecutar y desplegar el referido agente a través de Kubernetes
  • Configurar la supervisión del desempeño y uso energético o computacional

Resumen general e indicaciones para el siguiente desarrollo profesional

Requerimientos

  • Dominio del lenguaje de programación Python
  • Conocimiento previo sobre los flujos de trabajo en aprendizaje automático
  • Familiaridad con herramientas de contenerización como Docker
  • Experiencia en prácticas DevOps (altamente recomendable)

Público objetivo

  • Ingenieros MLOps
  • Profesionales DevOps
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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Inversión

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