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Temario del curso

Introducción al Despliegue de IA

  • Panorama general del ciclo de vida del despliegue de IA
  • Desafíos en el despliegue de agentes de IA en producción
  • Consideraciones clave: escalabilidad, fiabilidad y mantenibilidad

Contenerización y Orquestación

  • Introducción a Docker y los fundamentos de la contenerización
  • Uso de Kubernetes para la orquestación de agentes de IA
  • Mejores prácticas para la gestión de aplicaciones de IA contenerizadas

Servicios de Modelos de IA

  • Panorama general de frameworks de servicio de modelos (por ejemplo, TensorFlow Serving, TorchServe)
  • Construcción de APIs REST para inferencia de agentes de IA
  • Manejo de predicciones por lotes versus en tiempo real

CI/CD para Agentes de IA

  • Configuración de pipelines de CI/CD para despliegues de IA
  • Automatización de pruebas y validación de modelos de IA
  • Actualizaciones progresivas y gestión del control de versiones

Monitoreo y Optimización

  • Implementación de herramientas de monitoreo para el rendimiento de agentes de IA
  • Análisis de la deriva del modelo y necesidades de reentrenamiento
  • Optimización del uso de recursos y la escalabilidad

Seguridad y Gobierno

  • Garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos
  • Asegurar pipelines de despliegue de IA y APIs
  • Auditoría y registro de actividades para aplicaciones de IA

Actividades Prácticas

  • Contenerización de un agente de IA con Docker
  • Despliegue de un agente de IA utilizando Kubernetes
  • Configuración de monitoreo para el rendimiento de la IA y el uso de recursos

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Dominio de la programación en Python
  • Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
  • Familiaridad con herramientas de contenerización como Docker
  • Experiencia en prácticas de DevOps (recomendado)

Público Objetivo

  • Ingenieros de MLOps
  • Profesionales de DevOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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