Temario del curso
Introducción a la implementación de producción
- Desafíos clave en la implementación de modelos ajustados
- Diferencias entre entornos de desarrollo y producción
- Herramientas y plataformas para la implementación de modelos
Preparación de modelos para la implementación
- Exportación de modelos en formatos estándar (ONNX, TensorFlow SavedModel, etc.)
- Optimización de modelos para la latencia y el rendimiento
- Probar modelos en casos extremos y datos del mundo real
Contenedorización para la implementación de modelos
- Introducción a Docker
- Creación de Docker imágenes para modelos de ML
- Mejores prácticas para la seguridad y la eficiencia de los contenedores
Escalado de implementaciones con Kubernetes
- Introducción a Kubernetes para cargas de trabajo de IA
- Configuración de Kubernetes clústeres para el alojamiento de modelos
- Equilibrio de carga y escalado horizontal
Monitoreo y mantenimiento de modelos
- Implementación de la supervisión con Prometheus y Grafana
- Registro automatizado para el seguimiento de errores y el rendimiento
- Reentrenamiento de canalizaciones para el desfase y las actualizaciones del modelo
Garantizar la seguridad en la producción
- Protección de las API para la inferencia de modelos
- Mecanismos de autenticación y autorización
- Abordar los problemas de privacidad de datos
Casos de estudio y laboratorios prácticos
- Implementación de un modelo de análisis de opiniones
- Ampliación de un servicio de traducción automática
- Implementación de la supervisión de modelos de clasificación de imágenes
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Experiencia con el ajuste fino de modelos de ML
- Familiaridad con los principios DevOps o MLOps
Audiencia
- DevOps ingenieros
- MLOps Practicantes
- Especialistas en implementación de IA
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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Testimonios (2)
El conocimiento y experiencia del consultor ya que se abordan los temas teóricos aplicándolos a la realidad de los procesos. El curso contiene un programa de mucho valor en la gestión de las tecnologías de información.
Luis Castro Gamboa - Cooperativa De Ahorro Y Credito Ande No. 1 R.L.
Curso - Site Reliability Engineering (SRE) Foundation®
Que fue muy claro en cada especificación
