Temario del curso
Introducción a la Contenerización para AI y ML
- Conceptos básicos de contenerización
- Por qué los contenedores son ideales para cargas de trabajo de ML
- Principales diferencias entre contenedores y máquinas virtuales
Trabajando con Imágenes y Contenedores de Docker
- Comprendiendo imágenes, capas y registros
- Gestionando contenedores para experimentación de ML
- Utilizando eficientemente la CLI de Docker
Empaquetando Entornos de ML
- Preparando bases de código de ML para contenerización
- Gestionando entornos y dependencias de Python
- Integrando CUDA y soporte GPU
Creando Dockerfiles para Aprendizaje Automático
- Estructurando Dockerfiles para proyectos de ML
- Mejores prácticas para el rendimiento y la mantenibilidad
- Usando construcciones en múltiples etapas
Contenerizando Modelos y Pipelines de ML
- Empaquetando modelos entrenados en contenedores
- Gestionando estrategias de datos y almacenamiento
- Desplegando flujos de trabajo end-to-end reproducibles
Ejecutando Servicios de ML Contenerizados
- Exponiendo puntos finales de API para la inferencia del modelo
- Escalando servicios con Docker Compose
- Monitoreando el comportamiento en tiempo de ejecución
Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento
- Asegurando configuraciones seguras de contenedores
- Gestionando acceso y credenciales
- Manejando activos de ML confidenciales
Desplegando en Entornos de Producción
- Publicando imágenes en registros de contenedores
- Desplegando contenedores en configuraciones on-prem o en la nube
- Versionado y actualización de servicios en producción
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Experiencia con Python o lenguajes de programación similares
- Familiaridad con operaciones básicas de la línea de comandos de Linux
Audiencia
- Ingenieros de ML que despliegan modelos en producción
- Científicos de datos que gestionan entornos experimentales reproducibles
- Desarrolladores de IA que construyen aplicaciones contenerizadas escalables
Testimonios (5)
OC es nuevo para nosotros y aprendimos mucho, los laboratorios fueron excelentes
sharkey dollie
Curso - OpenShift 4 for Administrators
Traducción Automática
Muy informativo y conciso. Práctica hands-on
Gil Matias - FINEOS
Curso - Introduction to Docker
Traducción Automática
Laboratorios y discusiones técnicas.
Dinesh Panchal - AXA XL
Curso - Advanced Docker
Traducción Automática
Que Brian tiene buen conocimiento del tema y explica bien
Francisco Demetrio Quitral - IMED S.A
Curso - Rancher: administra tus contenedores Docker
Proporcionó una buena base para Docker y Kubernetes.
Stephen Dowdeswell - Global Knowledge Networks UK
Curso - Docker (introducing Kubernetes)
Traducción Automática