Docker para MLOps: Contenerización de pipelines de extremo a extremo

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean profundizar en su conocimiento de Docker para desplegar aplicaciones a mayor escala manteniendo el control.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Crear sus propias imágenes de Docker.
• Desplegar y gestionar un gran número de aplicaciones de Docker.
• Evaluar diferentes soluciones de orquestación de contenedores y elegir la más adecuada.
• Configurar un proceso de integración continua para aplicaciones de Docker.
• Integrar aplicaciones de Docker con los procesos de integración existentes de herramientas de desarrollo.
• Proteger sus aplicaciones de Docker.

Al concluir este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Crear sus propias imágenes de Docker.
• Desplegar y gestionar un gran número de aplicaciones Docker.
• Evaluar diversas soluciones para la orquestación de contenedores y elegir la más conveniente.
• Implementar un proceso de integración continua para sus aplicaciones Docker.
• Integrar dichas aplicaciones con los flujos actuales de integración continua.
• Asegurar plenamente sus aplicaciones Docker.
• Utilizar Kubernetes para desplegar y gestionar múltiples entornos dentro del mismo clúster.
• Proteger, escalar y supervisar adecuadamente un clúster de Kubernetes.

Este entrenamiento presencial o en línea, impartido por un instructor, está dirigido a ingenieros de IA y científicos de datos con experiencia intermedia o avanzada que desean mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia y desplegar soluciones de IA eficazmente mediante prácticas modernas de MLOps.

Al concluir este curso, los participantes podrán:

• Optimizar los modelos DeepSeek para maximizar su eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Aplicar las mejores prácticas en MLOps y gestión de versiones de modelos.
• Desplegar estos modelos tanto en entornos cloud como locales.
• Supervisar, mantener y escalar soluciones de IA con gran eficacia.

Aprenda cómo construir, desplegar y administrar entornos contenerizados utilizando Docker, Kubernetes y OpenShift. Esta capacitación práctica de cinco días cubre imágenes de contenedores, cargas de trabajo de Kubernetes, red del clúster, almacenamiento, seguridad, monitoreo y administración práctica de OpenShift. Los participantes adquieren las habilidades necesarias para operar plataformas de contenedores modernas y diagnosticar aplicaciones en entornos de desarrollo y producción.

En esta formación práctica dirigida por un instructor en España (presencial o remota), los participantes aprenderán cómo crear y gestionar contenedores Docker, luego desplegarán una aplicación de ejemplo dentro de ellos. Asimismo, se les enseñará a automatizar, escalar y administrar sus aplicaciones en un entorno de Kubernetes. Finalmente, el curso abordará aspectos más avanzados relacionados con la seguridad, escalabilidad y monitoreo de los clústeres.

Al término del curso, los asistentes serán capaces de:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar un servidor y una aplicación web en contenedores.
• Crear y gestionar imágenes de Docker.
• Configurar clústeres tanto de Docker como de Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para desplegar y administrar una aplicación web distribuida.
• Proteger, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Objetivos del curso: Adquirir tanto los fundamentos teóricos como las habilidades prácticas necesarias para trabajar con Docker y Kubernetes.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubeflow en entornos locales y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en arquitecturas y entornos de nube diversos.
• Utilizar Kubeflow para generar y administrar cuadernos Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros e inferencia en múltiples plataformas.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor en España, está diseñado para ingenieros que deseen analizar los enfoques y herramientas disponibles actualmente con el fin de decidir adecuadamente cómo implementar MLOps dentro de sus organizaciones.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas relacionadas con MLOps.
• Formar un equipo adecuado, dotado de las competencias necesarias para crear y gestionar un sistema MLOps.
• Preparar, validar y gestionar el control de versiones de los datos utilizados en modelos de aprendizaje automático.
• Comprender los componentes básicos de un pipeline de aprendizaje automático así como las herramientas requeridas para construirlo.
• Experimentar con diferentes marcos de trabajo y servidores de aprendizaje automático a fin de desplegarlos en producción.
• Poner en práctica todo el proceso de desarrollo del aprendizaje automático, garantizando su reproducibilidad y mantenimiento.