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Temario del curso

Introducción a CI/CD para flujos de trabajo de IA

  • Desafíos únicos en los pipelines de entrega de modelos de IA
  • Comparación entre procesos tradicionales de DevOps y MLOps
  • Componentes clave del despliegue automatizado de modelos

Contenedorización de modelos de IA con Docker

  • Diseño de Dockerfiles eficientes para inferencia de ML
  • Gestión de dependencias y artefactos de modelos
  • Construcción de imágenes seguras y optimizadas

Configuración de pipelines CI/CD

  • Opciones de herramientas CI/CD y sus ecosistemas
  • Construcción de pipelines para el empaquetado automatizado de modelos
  • Validación de pipelines mediante verificaciones automatizadas

Pruebas de modelos de IA en CI

  • Automatización de verificaciones de integridad de datos
  • Pruebas unitarias y de integración para servicios de modelos
  • Validación de rendimiento y regresión

Despliegue automatizado de servicios de IA basados en Docker

  • Despliegue de contenedores de IA en entornos en la nube
  • Implementación de despliegues azul-verde y canario
  • Estrategias de reversión para despliegues fallidos

Gestión de versiones y artefactos de modelos

  • Uso de registros para el control de versiones de modelos y contenedores
  • Etiquetado, firma y promoción de imágenes
  • Coordinación de actualizaciones de modelos entre servicios

Monitoreo y observabilidad en CI/CD para IA

  • Seguimiento del rendimiento de pipelines y modelos
  • Alertas ante compilaciones fallidas o deriva de modelos
  • Rastreo del comportamiento de inferencia en diferentes entornos

Escalado de pipelines CI/CD para sistemas de IA

  • Paralelización de compilaciones para modelos grandes
  • Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento
  • Integración de ejecutores distribuidos y remotos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los ciclos de vida de los modelos de aprendizaje automático
  • Experiencia con la contenedorización en Docker
  • Familiaridad con conceptos y pipelines de CI/CD

Público objetivo

  • Ingenieros de DevOps
  • Equipos de MLOps
  • Ingenieros de IA-ops
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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