Temario del curso
Fundamentos de MLOps en Kubernetes
- Conceptos clave de MLOps.
- MLOps frente al DevOps tradicional.
- Principales desafíos en la gestión del ciclo de vida del ML.
Contenerización de cargas de trabajo de ML
- Empaquetado de modelos y código de entrenamiento.
- Optimización de imágenes de contenedores para ML.
- Gestión de dependencias y reproducibilidad.
CI/CD para Machine Learning
- Estructuración de repositorios de ML para la automatización.
- Integración de pasos de pruebas y validación.
- Activación de pipelines para el reentrenamiento y las actualizaciones.
GitOps para la implementación de modelos
- Principios y flujos de trabajo de GitOps.
- Uso de Argo CD para la implementación de modelos.
- Control de versiones de modelos y configuraciones.
Orquestación de pipelines en Kubernetes
- Construcción de pipelines con Tekton.
- Gestión de flujos de trabajo de ML multinivel.
- Planificación y gestión de recursos.
Monitorización, registros y estrategias de revocación
- Seguimiento del desplazamiento de datos (data drift) y el rendimiento del modelo.
- Integración de alertas y observabilidad.
- Enfoques de revocación (rollback) y conmutación por error (failover).
Reentrenamiento automatizado y mejora continua
- Diseño de bucles de retroalimentación.
- Automatización del reentrenamiento programado.
- Integración de MLflow para el seguimiento y la gestión de experimentos.
Arquitecturas avanzadas de MLOps
- Modelos de implementación multicluster y de nube híbrida.
- Escala de equipos con infraestructura compartida.
- Consideraciones de seguridad y cumplimiento normativo.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos de Kubernetes.
- Experiencia en flujos de trabajo de machine learning.
- Conocimientos de desarrollo basado en Git.
Público objetivo
- Ingenieros de ML.
- Ingenieros de DevOps.
- Equipos de plataformas de ML.
Formación Corporativa a Medida
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