Cursos de MLOps en España

Este entrenamiento presencial o en línea, impartido por un instructor, está dirigido a ingenieros de IA y científicos de datos con experiencia intermedia o avanzada que desean mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia y desplegar soluciones de IA eficazmente mediante prácticas modernas de MLOps.

Al concluir este curso, los participantes podrán:

• Optimizar los modelos DeepSeek para maximizar su eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Aplicar las mejores prácticas en MLOps y gestión de versiones de modelos.
• Desplegar estos modelos tanto en entornos cloud como locales.
• Supervisar, mantener y escalar soluciones de IA con gran eficacia.

MLOps en Kubernetes es un marco que permite automatizar el entrenamiento, validación, empaquetado y despliegue de modelos de aprendizaje automático mediante pipelines contenidos en contenedores y flujos de trabajo GitOps.

Este curso práctico impartido por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen crear pipelines MLOps automatizados y escalables en entornos Kubernetes.

Al finalizar el curso, los participantes podrán:

• Diseñar pipelines CI/CD completos para el aprendizaje automático.
• Implementar flujos de trabajo GitOps para el despliegue y control de versiones de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, las pruebas y el empaquetado de modelos de aprendizaje automático.
• Integrar mecanismos de supervisión, alertas y estrategias de reversión ante fallos.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas por el instructor y análisis técnicos profundos.
• Ejercicios prácticos para desarrollar pipelines CI/CD basados en escenarios reales.
• Práctica en laboratorios en vivo con el despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido adaptado a sus herramientas y estructura MLOps propias.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para facilitar la creación, el entrenamiento y el despliegue de flujos de trabajo de aprendizaje automático en entornos basados en Kubernetes.

Esta capacitación presencial o en línea, dirigida por un instructor, está orientada a profesionales con conocimientos básicos e intermedios que desean desarrollar flujos de trabajo de ML confiables mediante Kubeflow.

Al finalizar esta formación, los participantes adquirirán las competencias necesarias para:

• Explorar el ecosistema y los componentes principales de Kubeflow.
• Desarrollar flujos de trabajo reproducibles usando Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar tareas de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente gracias a Kubeflow Serving.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y debates colaborativos.
• Prácticas prácticas con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios que permiten desarrollar flujos de trabajo de ML integrales.

Opciones de personalización del curso

• Es posible adaptar este entrenamiento a las necesidades tecnológicas y proyectuales específicas de su equipo.

Docker es una plataforma de contenerización utilizada para crear entornos reproducibles, portátiles y escalables destinados a sistemas de machine learning.

Este curso presencial o en línea, dirigido por un instructor, está diseñado para profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y poner en producción pipelines completos de machine learning mediante Docker.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Contenerizar las cargas de trabajo relacionadas con el entrenamiento, la validación y la inferencia del modelo.
• Diseñar y orquestar pipelines completos de machine learning utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar el control de versiones, la reproducibilidad y los flujos CI/CD para todos los componentes del sistema ML.
• Desplegar, supervisar y escalar servicios de machine learning dentro de entornos contenerizados.

Formato del curso

• Clases interactivas acompañadas de demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos enfocados en la creación de componentes reales para pipelines de ML.
• Trabajo en laboratorios en vivo orientado a flujos de trabajo contenerizados end-to-end.

Opciones de personalización del curso

• Si requiere un entrenamiento adaptado a necesidades específicas de infraestructura para machine learning, no dude en contactarnos para explorar opciones.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en España (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubeflow en entornos locales y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en arquitecturas y entornos de nube diversos.
• Utilizar Kubeflow para generar y administrar cuadernos Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros e inferencia en múltiples plataformas.

Este curso presencial o online, dirigido por un instructor en España, está diseñado para ingenieros que deseen analizar los enfoques y herramientas disponibles actualmente con el fin de decidir adecuadamente cómo implementar MLOps dentro de sus organizaciones.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas relacionadas con MLOps.
• Formar un equipo adecuado, dotado de las competencias necesarias para crear y gestionar un sistema MLOps.
• Preparar, validar y gestionar el control de versiones de los datos utilizados en modelos de aprendizaje automático.
• Comprender los componentes básicos de un pipeline de aprendizaje automático así como las herramientas requeridas para construirlo.
• Experimentar con diferentes marcos de trabajo y servidores de aprendizaje automático a fin de desplegarlos en producción.
• Poner en práctica todo el proceso de desarrollo del aprendizaje automático, garantizando su reproducibilidad y mantenimiento.