CI/CD para IA: Automatización de la construcción e implementación de modelos basados en Docker
La CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, las pruebas, la contenedorización y la implementación de modelos utilizando pipelines de integración continua y entrega continua.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar los flujos de trabajo de entrega de modelos de IA de extremo a extremo usando Docker y plataformas de CI/CD.
Al finalizar la capacitación, los participantes podrán:
- Crear pipelines automatizados para construir y probar contenedores de modelos de IA.
- Implementar control de versiones y reproducibilidad en los ciclos de vida de los modelos.
- Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
- Aplicar mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor y discusiones técnicas.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación manual.
- Simulaciones realistas de flujos de trabajo CI/CD en un entorno controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo personalizados o integraciones específicas de plataformas, contáctenos para adaptar este curso a sus necesidades.
Temario del curso
Introducción a los flujos de trabajo CI/CD para IA
- Desafíos únicos en los pipelines de entrega de modelos de IA.
- Comparación entre procesos tradicionales de DevOps y MLOps.
- Componentes principales 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 del modelo.
- 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 con verificaciones automatizadas.
Prueba de modelos de IA en la etapa de integración continua (CI)
- Automatización de comprobaciones de integridad de datos.
- Pruebas unitarias e integrales para servicios de modelo.
- Validación de rendimiento y regresión.
Despliegue automatizado de servicios de IA basados en Docker
- Implementación de contenedores de IA en entornos cloud.
- Implementación de despliegues blue-green y canary.
- Estrategias de rollback para implementaciones fallidas.
Gestión de versiones y artefactos del modelo
- Uso de registros para el control de versiones de modelos y contenedores.
- Etiquetado, firma y promoción de imágenes.
- Coordinación de actualizaciones del modelo a través de servicios.
Monitoreo y observabilidad en CI/CD para IA
- Seguimiento del rendimiento del pipeline y del modelo.
- Alertas ante compilaciones fallidas o deriva del modelo (model drift).
- Rastreo del comportamiento de inferencia entre entornos.
Escalabilidad de pipelines CI/CD para sistemas de IA
- Paralelización de compilaciones para modelos grandes.
- Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento.
- Integración de runners distribuidos y remotos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento del ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con la contenedorización usando Docker.
- Familiaridad con los conceptos y pipelines de CI/CD.
Público objetivo
- Ingenieros DevOps.
- Equipos MLOps.
- Ingenieros AI-ops.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Discusiones guiadas respaldadas por escenarios del mundo real.
- Ejercicios prácticos que enfatizan estrategias de despliegue potenciadas por IA.
- Implementación práctica en un entorno simulado de flag de características y pruebas canary.
Opciones de Personalización del Curso
- Para organizar contenido adaptado o integrar herramientas específicas de la organización, por favor contáctenos.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
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- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
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- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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- Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
- Recopilar y normalizar datos provenientes de registros, métricas y trazas.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y prever incidentes.
- Automatizar la generación de alertas y las acciones de remediación mediante herramientas de código abierto.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Aprovechar modelos de IA para generar escenarios de prueba efectivos a nivel unitario, de integración y de extremo a extremo.
- Analizar bases de código utilizando aprendizaje automático para detectar posibles puntos ciegos en la cobertura.
- Integrar la generación de pruebas basada en IA en flujos de trabajo CI/CD.
- Optimizar estrategias de prueba con base en análisis predictivo de fallos.
Formato del Curso
- Clases técnicas guiadas respaldadas por conocimientos expertos.
- Sesiones de práctica basadas en escenarios y ejercicios prácticos.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de pruebas controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si requiere que esta capacitación se adapte a su cadena de herramientas o flujos de trabajo, contáctenos para coordinarlo.
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Esta capacitación dirigida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está diseñada para profesionales de QA y DevOps de nivel intermedio que deseen aplicar herramientas de IA para automatizar y escalar la garantía de calidad en flujos de trabajo de integración y despliegue continuos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización impulsadas por IA.
- Integrar puertas de calidad inteligentes en los pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad de pruebas.
- Optimizar el tiempo y la cobertura de pruebas en proyectos ágiles de rápido movimiento.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante las compilaciones de software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para hacer cumplir normas regulatorias, de seguridad y de licenciamiento.
- Detectar automáticamente desviaciones y cambios no autorizados en la configuración.
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Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, apoyadas en ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos enfocados en escenarios reales de cumplimiento en CI/CD.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno controlado de laboratorio DevSecOps.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere integraciones de cumplimiento adaptadas a sus necesidades, contáctenos para coordinarlo.
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Esta capacitación impartida por instructores en vivo (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresarial de nivel intermedio que deseen integrar herramientas AIOps en su pila de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura AIOps unificada.
- Correlacionar métricas, registros y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por IA.
- Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
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Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en el sitio), está dirigida a profesionales de observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps mediante el uso de Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:
- Configurar Prometheus y Grafana para lograr observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y el pronóstico.
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.
Formato del curso
- Clases interactivas con discusiones.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de modelos de lenguaje grandes en producción
14 HorasEsta formación práctica e impartida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataformas que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a gran escala.
Seguridad de ML y Pruebas de Infiltración de IA (Red Teaming)
14 HorasEsta capacitación en vivo con instrucción en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones impulsadas por LLM.
