Temario del curso
Introducción a la Inferencia de IA con Docker
- Comprensión de las cargas de trabajo de inferencia AI
- Beneficios de la inferencia contenerizada
- Escenarios y restricciones de despliegue
Construcción de Contenedores de Inferencia AI
- Selección de imágenes base y marcos de trabajo
- Empaquetado de modelos preentrenados
- Estructuración del código de inferencia para la ejecución en contenedores
Seguridad de Servicios AI Contenerizados
- Minimización de la superficie de ataque de los contenedores
- Gestión de secretos y archivos sensibles
- Estrategias seguras para redes y exposición de API
Técnicas de Despliegue Portátil
- Optimización de imágenes para portabilidad
- Garantía de entornos de tiempo de ejecución predecibles
- Gestión de dependencias en diferentes plataformas
Despliegue y Pruebas Locales
- Ejecución de servicios localmente con Docker
- Depuración de contenedores de inferencia
- Pruebas de rendimiento y fiabilidad
Despliegue en Servidores y VMs de la Nube
- Adaptación de contenedores para entornos remotos
- Configuración de acceso seguro a servidores
- Despliegue de APIs de inferencia en VMs de la nube
Uso de Docker Compose para Sistemas AI Multi-Servicio
- Orquestación de inferencia con componentes de soporte
- Gestión de variables de entorno y configuraciones
- Escalado de microservicios con Compose
Monitoreo y Mantenimiento de Servicios de Inferencia AI
- Enfoques de registro y observabilidad
- Detección de fallos en las pipelines de inferencia
- Actualización y versionamiento de modelos en producción
Resumen y Pasos Siguientes
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de aprendizaje automático
- Experiencia con Python o desarrollo backend
- Familiaridad con conceptos fundamentales de contenerización
Audiencia
- Desarrolladores
- Ingenieros backend
- Equipos que despliegan servicios AI
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Testimonios (2)
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