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Temario del curso
Introducción al despliegue en producción
- Principales desafíos al desplegar modelos afinados
- Diferencias entre los entornos de desarrollo y producción
- Herramientas y plataformas para el despliegue de modelos
Preparación de modelos para el despliegue
- Exportación de modelos en formatos estándar (ONNX, TensorFlow SavedModel, etc.)
- Optimización de modelos para reducir la latencia y aumentar el rendimiento
- Pruebas de modelos con casos límite y datos del mundo real
Contenerización para el despliegue de modelos
- Introducción a Docker
- Creación de imágenes de Docker para modelos de ML
- Mejores prácticas para la seguridad y eficiencia de los contenedores
Escalabilidad de los despliegues con Kubernetes
- Introducción a Kubernetes para cargas de trabajo de IA
- Configuración de clústeres de Kubernetes para la alojamiento de modelos
- Balanceo de carga y escalado horizontal
Monitoreo y mantenimiento de modelos
- Implementación de monitoreo con Prometheus y Grafana
- Registro automatizado para el seguimiento de errores y el rendimiento
- Pipelines de reentrenamiento para detectar deriva del modelo y realizar actualizaciones
Garantía de seguridad en producción
- Protección de APIs para inferencia de modelos
- Mecanismos de autenticación y autorización
- Abordar las preocupaciones relacionadas con la privacidad de los datos
Estudios de caso y laboratorios prácticos
- Despliegue de un modelo de análisis de sentimientos
- Escalado de un servicio de traducción automática
- Implementación de monitoreo para modelos de clasificación de imágenes
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Experiencia en el afinamiento de modelos de ML
- Familiaridad con los principios de DevOps o MLOps
Audiencia
- Ingenieros de DevOps
- Practicantes de MLOps
- Especialistas en despliegue de IA
21 Horas
Testimonios (2)
El conocimiento y experiencia del consultor ya que se abordan los temas teóricos aplicándolos a la realidad de los procesos. El curso contiene un programa de mucho valor en la gestión de las tecnologías de información.
Luis Castro Gamboa - Cooperativa De Ahorro Y Credito Ande No. 1 R.L.
Curso - Site Reliability Engineering (SRE) Foundation®
Que fue muy claro en cada especificación
