Inferencia de IA segura y portátil con Docker: Desde local hasta la nube

Este curso presencial o en línea, dirigido por un instructor, está orientado a ingenieros que desean ampliar sus conocimientos sobre Docker con el fin de desplegar aplicaciones a gran escala sin perder el control.

Al concluirlo, los asistentes podrán:

• Crear sus propias imágenes de Docker.
• Implementar y gestionar un gran número de aplicaciones basadas en Docker.
• Evaluar distintas soluciones de orquestación de contenedores y elegir la más conveniente.
• Configurar un proceso de integración continua para las aplicaciones Docker.
• Integrar estas aplicaciones en los flujos de trabajo preexistentes basados en herramientas de integración continua.
• Asegurar sus aplicaciones desarrolladas con Docker.

Al concluir este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Crear sus propias imágenes de Docker.
• Desplegar y gestionar un gran número de aplicaciones Docker.
• Evaluar diversas soluciones para la orquestación de contenedores y elegir la más conveniente.
• Implementar un proceso de integración continua para sus aplicaciones Docker.
• Integrar dichas aplicaciones con los flujos actuales de integración continua.
• Asegurar plenamente sus aplicaciones Docker.
• Utilizar Kubernetes para desplegar y gestionar múltiples entornos dentro del mismo clúster.
• Proteger, escalar y supervisar adecuadamente un clúster de Kubernetes.

La implementación de CI/CD para IA es un enfoque estructurado que automatiza el empaquetado, las pruebas, la contenerización y el despliegue de modelos mediante pipelines de integración continua y entrega continua.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar los flujos de trabajo de extremo a extremo para la entrega de modelos de IA, utilizando Docker y plataformas CI/CD.

A medida que concluya la formación, los participantes serán capaces de:

• Crear pipelines automatizadas para la construcción y las pruebas de contenedores de modelos de IA.
• Implementar control de versiones y reproducibilidad en los ciclos de vida de los modelos.
• Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
• Aplicar las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).

Formato del curso

• Presentaciones dirigidas por el instructor y discusiones técnicas.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación en entornos reales.
• Simulaciones de flujos de trabajo CI/CD realistas en un entorno controlado.

Opciones de personalización del curso

• Si su organización requiere flujos de trabajo de pipelines personalizados o integraciones específicas de plataformas, por favor contáctenos para adaptar este curso a sus necesidades.

El programa Certificado Administrador de Kubernetes (CKA) fue creado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Actualmente, Kubernetes es una plataforma líder utilizada para la orquestación de contenedores.

NobleProg imparte capacitaciones sobre Docker y Kubernetes desde el año 2015. Con más de 360 proyectos de formación llevados a cabo con éxito, nos hemos convertido en una de las empresas de capacitación más reconocidas a nivel mundial en el ámbito de la contenerización.

Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a validar sus competencias en entornos Kubernetes, preparándolos y motivándolos para aprobar los exámenes CKA y CKAD.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor, está pensado para administradores de sistemas y usuarios de Kubernetes que deseen demostrar sus conocimientos aprobando el examen CKA.

Además, el entrenamiento también se centra en desarrollar experiencia práctica en la administración de Kubernetes; por lo tanto, recomendamos su participación incluso a quienes no tengan intención de presentarse al examen CKA.

Modalidad del curso

• Clases interactivas y debates dinámicos.
• Numerosos ejercicios prácticos para afianzar los conocimientos.
• Aplicación directa en un entorno de laboratorio real.

Opciones de personalización del curso

• Si desea solicitar una capacitación adaptada a sus necesidades, no dude en contactarnos para coordinarlo.
• Para obtener más información sobre la certificación CKA, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

Docker es una plataforma de código abierto para automatizar el proceso de construcción, distribución y ejecución de aplicaciones dentro de contenedores.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que deseen utilizar Docker para implementar y gestionar software como contenedores, en lugar de hacerlo como software tradicional independiente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Docker.
• Comprender e implementar la contenerización de software.
• Gestionar aplicaciones basadas en Docker.
• Conectar entre sí diversas aplicaciones y sistemas de Docker.
• Comprender y editar registros de Docker (registries).

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Amplia práctica con ejercicios.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
• Para obtener más información sobre Docker, visite: https://www.docker.com

Aprenda cómo construir, desplegar y administrar entornos contenerizados utilizando Docker, Kubernetes y OpenShift. Esta capacitación práctica de cinco días cubre imágenes de contenedores, cargas de trabajo de Kubernetes, red del clúster, almacenamiento, seguridad, monitoreo y administración práctica de OpenShift. Los participantes adquieren las habilidades necesarias para operar plataformas de contenedores modernas y diagnosticar aplicaciones en entornos de desarrollo y producción.

En esta formación práctica dirigida por un instructor en España (presencial o remota), los participantes aprenderán cómo crear y gestionar contenedores Docker, luego desplegarán una aplicación de ejemplo dentro de ellos. Asimismo, se les enseñará a automatizar, escalar y administrar sus aplicaciones en un entorno de Kubernetes. Finalmente, el curso abordará aspectos más avanzados relacionados con la seguridad, escalabilidad y monitoreo de los clústeres.

Al término del curso, los asistentes serán capaces de:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar un servidor y una aplicación web en contenedores.
• Crear y gestionar imágenes de Docker.
• Configurar clústeres tanto de Docker como de Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para desplegar y administrar una aplicación web distribuida.
• Proteger, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Docker es una plataforma de contenerización utilizada para construir entornos reproductibles, portátiles y escalables para sistemas de aprendizaje automático (ML).

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (online o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que desean contenerizar y operationalizar pipelines completos de ML utilizando Docker.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar las cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de ML de extremo a extremo utilizando Docker y herramientas de apoyo.
• Implementar versionado, reproducibilidad y CI/CD para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del Curso

• Clases interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos enfocados en la construcción de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para una capacitación personalizada alineada con necesidades específicas de infraestructura de ML, contáctenos para discutir las opciones.

Objetivos del curso: Adquirir tanto los fundamentos teóricos como las habilidades prácticas necesarias para trabajar con Docker y Kubernetes.

La aceleración por GPU es esencial para ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje profundo de alto rendimiento de manera escalable y eficiente.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio que deseen configurar, optimizar y ejecutar cargas de trabajo de IA habilitadas para GPU dentro de contenedores de Docker.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Construir y ejecutar contenedores habilitados para GPU para el entrenamiento y la inferencia.
• Configurar CUDA, controladores y bibliotecas de tiempo de ejecución para flujos de trabajo de IA en contenedores.
• Optimizar la asignación y el aislamiento de recursos para aplicaciones intensivas en GPU.
• Desplegar servicios escalables de aprendizaje profundo en contenedores en entornos de producción.

Formato del curso

• Enseñanza interactiva respaldada por demostraciones del mundo real.
• Práctica basada en ejercicios centrada en el desarrollo habilitado para GPU.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para una capacitación adaptada a su infraestructura o conjunto de GPUs, contáctenos para coordinar.

El despliegue de IA híbrida es la práctica de ejecutar inferencia de IA en entornos de nube, in situ y edge mediante flujos de trabajo unificados basados en contenedores.

Esta formación impartida por un instructor en directo (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar sistemas de inferencia de IA distribuida en entornos heterogéneos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir servicios de IA contenedores seguros y escalables para entornos multilocalización.
• Desplegar cargas de trabajo de inferencia de IA en la nube, servidores locales y dispositivos edge mediante Docker.
• Integrar herramientas de orquestación para automatizar las operaciones de IA distribuida.
• Optimizar la latencia, fiabilidad y resiliencia de la inferencia en infraestructuras diversas.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y debates dirigidos por expertos.
• Amplia práctica práctica y ejercicios aplicados.
• Experimentación en el mundo real en un entorno de laboratorio en directo controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para ajustes personalizados que alineen este curso con la infraestructura o casos de uso de su organización, póngase en contacto con nosotros para personalizar la formación.

En esta capacitación presencial o remota, guiada por un instructor en España, los participantes aprenderán cómo implementar varios servidores de ejemplo dentro de contenedores, así como automatizar, escalar y gestionar dichos servidores en un clúster de Kubernetes. Posteriormente se abordan temas más avanzados, explicando paso a paso cómo proteger, conectar en red y monitorear un clúster de Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar bases de datos y servidores en contenedores.
• Crear clústeres tanto con Docker como con Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para desplegar y gestionar distintos entornos dentro del mismo clúster.
• Proteger, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

En este curso presencial, impartido por un instructor en España, los participantes aprenderán los conceptos esenciales del desarrollo de microservicios mediante Spring Cloud y Docker. Durante el entrenamiento, pondrán a prueba sus conocimientos a través de ejercicios y la creación progresiva de ejemplos de microservicios.

Al concluir este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender las bases teóricas de los microservicios.
• Utilizar Docker para elaborar contenedores orientados a aplicaciones basadas en microservicios.
• Diseñar e implementar microservicios encapsulados en contenedores con Spring Cloud y Docker.
• Integrar dichos servicios con sistemas de detección y con el API Gateway proporcionado por Spring Cloud.
• Aplicar Docker Compose para efectuar pruebas integrales de integración.