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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a la inferencia de IA con Docker

  • Comprensión de las cargas de trabajo de inferencia de IA
  • Beneficios de la inferencia en contenedores
  • Escenarios y restricciones de despliegue

Construcción de contenedores de inferencia de IA

  • Selección de imágenes base y marcos de trabajo
  • Empaquetado de modelos preentrenados
  • Estructuración del código de inferencia para su ejecución en contenedores

Seguridad de servicios de IA en contenedores

  • Minimización de la superficie de ataque de los contenedores
  • Gestión de secretos y archivos sensibles
  • Estrategias de redes seguras y exposición de APIs

Técnicas de despliegue portable

  • Optimización de imágenes para la portabilidad
  • Garantía de entornos de ejecución predecibles
  • Gestión de dependencias entre 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 máquinas virtuales en la nube

  • Adaptación de contenedores para entornos remotos
  • Configuración del acceso seguro al servidor
  • Despliegue de APIs de inferencia en máquinas virtuales en la nube

Uso de Docker Compose para sistemas de IA multienhazados

  • Orquestación de la inferencia con componentes de apoyo
  • Gestión de variables de entorno y configuraciones
  • Escala de microservicios con Compose

Monitorización y mantenimiento de servicios de inferencia de IA

  • Enfoques de registro (logging) y observabilidad
  • Detección de fallos en las pipelines de inferencia
  • Actualización y versionado de modelos en producción

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los conceptos básicos del aprendizaje automático.
  • Experiencia con Python o desarrollo de back-end.
  • Familiaridad con los conceptos fundamentales de la contenerización.

Público objetivo

  • Desarrolladores
  • Ingenieros de back-end
  • Equipos que despliegan servicios de IA

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