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
 14 Horas

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