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Temario del curso

Fundamentos del despliegue de IA híbrida

  • Comprensión de los modelos de despliegue híbrido, cloud y edge
  • Características de las cargas de trabajo de IA y limitaciones de la infraestructura
  • Selección de la topología de despliegue adecuada

Contenedorización de cargas de trabajo de IA con Docker

  • Creación de contenedores de inferencia GPU y CPU
  • Gestión de imágenes y registros seguros
  • Implementación de entornos reproducibles para IA

Despliegue de servicios de IA en entornos cloud

  • Ejecución de inferencia en AWS, Azure y GCP mediante Docker
  • Provisionamiento de recursos informáticos en la nube para el servicio de modelos
  • Seguridad de los puntos finales de IA en la nube

Técnicas de despliegue edge e in situ

  • Ejecución de IA en dispositivos IoT, puertas de enlace y microservidores
  • Motores ligeros para entornos edge
  • Gestión de conectividad intermitente y persistencia local

Redes híbridas y conectividad segura

  • Túneles seguros entre edge y cloud
  • Certificados, secretos y acceso basado en tokens
  • Ajuste de rendimiento para inferencia de baja latencia

Orquestación de despliegues de IA distribuida

  • Uso de K3s, K8s u orquestadores ligeros para entornos híbridos
  • Descubrimiento de servicios y programación de cargas de trabajo
  • Automatización de estrategias de despliegue en múltiples localizaciones

Monitorización y observabilidad entre entornos

  • Seguimiento del rendimiento de la inferencia en distintas localizaciones
  • Registro centralizado para sistemas de IA híbrida
  • Detección de fallos y recuperación automatizada

Escalar y optimizar sistemas de IA híbrida

  • Escalado de clústeres edge y nodos cloud
  • Optimización del uso de ancho de banda y almacenamiento en caché
  • Equilibrio de cargas de trabajo entre cloud y edge

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de contenedores
  • Experiencia en operaciones de línea de comandos de Linux
  • Conocimiento de los flujos de trabajo de despliegue de modelos de IA

Público objetivo

  • Arquitectos de infraestructura
  • Ingenieros de Fiabilidad del Sitio (SRE)
  • Desarrolladores de edge e IoT
 21 Horas

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.
Inversión

Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*

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