Temario del curso
Introducción a Kubeflow
- Comprensión del propósito y la arquitectura de Kubeflow
- Descripción general de los componentes principales y el ecosistema
- Opciones de despliegue y capacidades de la plataforma
Trabajo con el panel de control de Kubeflow
- Navegación por la interfaz de usuario
- Gestión de cuadernos y espacios de trabajo
- Integración de almacenamiento y fuentes de datos
Fundamentos de Kubeflow Pipelines
- Estructura de los flujos de trabajo y diseño de componentes
- Creación de pipelines mediante el SDK de Python
- Ejecución, programación y seguimiento del estado de las ejecuciones
Entrenamiento de modelos de ML en Kubeflow
- Patrones de entrenamiento distribuido
- Utilización de TFJob, PyTorchJob y otros operadores asociados
- Gestión de recursos y escalado automático en Kubernetes
Despliegue de modelos con Kubeflow
- Explicación general sobre KFServing / KServe
- Implementación de modelos empleando entornos de ejecución personalizados
- Control de revisiones, escalado y enrutamiento del tráfico
Gestión de flujos de trabajo de ML en Kubernetes
- Versionado de datos, modelos y artefactos generados
- Integración de procesos CI/CD con los pipelines de ML
- Seguridad e implementación del control de acceso basado en roles
Mejores prácticas para entornos de producción de ML
- Diseño de patrones operativos seguros y estables
- Observabilidad y supervisión de los flujos de trabajo
- Resolución de problemas habituales en Kubeflow
Temas avanzados (opcionales)
- Configuración y manejo de entornos multicliente con Kubeflow
- Implementaciones híbridas o en múltiples clusters
- Ampliación de la plataforma mediante componentes personalizados
Resumen y siguientes pasos a seguir
Requerimientos
- Conocimiento básico sobre aplicaciones empaquetadas en contenedores
- Experiencia con operaciones básicas en la línea de comandos
- Familiaridad con los conceptos fundamentales de Kubernetes
Público objetivo
- Profesionales del aprendizaje automático
- Científicos de datos
- Equipos DevOps que estén iniciando en el uso de Kubeflow
Formación Corporativa a Medida
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