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Temario del curso

Infraestructura de EXO como código

  • Descripción de los patrones de despliegue de EXO: clústeres de un solo nodo, multi-nodos y con RDMA
  • Automatización de la instalación de dependencias (Xcode, uv, Node.js, Rust) mediante gestión de configuraciones.
  • Uso de Nix flakes para crear construcciones reproducibles y entornos de desarrollo en EXO.
  • Elaboración de playbooks de Ansible o scripts shell destinados a la instalación automática del clúster.

Construcción reproducible e integración con CI

  • Establecimiento de versiones fijas para las dependencias y construcción del panel de control dentro de pipelines CI.
  • Ejecución de pruebas iniciales de EXO mediante GitHub Actions o GitLab CI runners.
  • Generación de imágenes maestras así como flujos de trabajo para la recuperación a partir de snapshots en máquinas virtuales macOS y Linux.
  • Gestión conjunta de tarjetas modelo personalizadas junto con el código fuente de las aplicaciones.

Detección del clúster y automatización de la red

  • Configuración de mDNS y DNS estático para permitir la localización precisa de nodos libp2p.
  • Automatización en macOS relativa a la creación de perfiles de red así como la gestión de puentes Thunderbolt.
  • Utilización de espacios de nombres personalizados (EXO_LIBP2P_NAMESPACE) para distinguir entornos de desarrollo, pruebas y producción.
  • Diseño de reglas de firewall así como segmentación lógica de redes en escenarios con múltiples clientes.

Almacenamiento y gestión del ciclo de vida de los modelos

  • Diseño de estrategias para EXO_MODELS_DIRS y EXO_MODELS_READ_ONLY_DIRS.
  • Montaje de recursos compartidos NFS o SAN en modo solo lectura como repositorios de modelos, lo cual acelera el aprovisionamiento del clúster.
  • Limpieza automática de cachés obsoletas y establecimiento de políticas para conservar versiones previas de pesos.
  • Automatización previa a las actualizaciones: descarga anticipada de modelos así como validación de su estado funcional.

Monitorización y alertas

  • Envío automático de registros EXO a sistemas centralizados tales como ELK, Loki o Splunk.
  • Diseño de paneles visuales en Grafana basándose en la información generada por EXO_TRACING_ENABLED.
  • Notificación instantánea ante variaciones en la composición del clúster, eventos de falta de memoria o incrementos bruscos en los tiempos de inferencia.
  • Conexión entre telemetría hardware macmon y posibles caídas de rendimiento de los modelos utilizados.

Actualizaciones, recuperación ante errores y planificación en caso de desastre

  • Prueba preliminar de nuevas versiones binarias de EXO mediante nodos canario antes del despliegue a todo el entorno.
  • Recuperación inmediata en el nivel del modelo: cambios entre diferentes configuraciones cuantizadas sin necesidad de volver a realizar descargas completas.
  • Copia de seguridad y posterior restauración del estado del clúster, nombres espacios creados así como memorización local de pesos previsados.
  • Elaboración previa de guías operativas destinadas a reconstrucciones totales del clúster ante contingencias no anticipadas.

Fortalecimiento de la seguridad y cumplimiento normativo

  • Aplicación de cifrado TLS mediante proxies inversos (nginx, traefik) en el panel de control y servicios API.
  • Limitación estricta del uso de las APIs y bloqueo automático ante IPs no autorizadas para la comunicación con los puntos finales EXO.
  • Separación física y lógica mediante VLANs así como aplicación de políticas de acceso tipo “cero confianza”.
  • Registro constante de accesos efectuados junto con listado detallado de modelos desplegados e identificaciones asociadas a cada versión.

Requerimientos

  • Experiencia previa con metodologías DevOps (CI/CD, IaC y orquestación de contenedores)
  • Conocimientos básicos en administración de sistemas y gestión de paquetes en macOS o Linux
  • Comprensión de conceptos relacionados con redes, DNS y almacenamiento

Público objetivo

  • Ingenieros DevOps
  • Arquitectos de infraestructuras
  • Ingenieros SRE responsables del despliegue y gestión de cargas de trabajo de IA en entornos locales
 21 Horas

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