Kubeflow en AWS

Esta capacitación impartida por un instructor en vivo en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada, que deseen mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia y desplegar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Optimizar los modelos DeepSeek para lograr eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas en MLOps y control de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructura cloud y on-premise.
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en el sitio o remota), está dirigida a ingenieros que deseen desplegar y gestionar dispositivos IoT en AWS.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán construir una plataforma IoT que incluya el despliegue y la gestión de un backend, una puerta de enlace y dispositivos sobre la infraestructura de AWS.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en el sitio), está dirigida a desarrolladores que deseen instalar, configurar y gestionar las capacidades de AWS IoT Greengrass para crear aplicaciones para diversos dispositivos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de utilizar AWS IoT Greengrass para construir, desplegar, gestionar, asegurar y monitorear aplicaciones en dispositivos inteligentes.

Esta capacitación presencial impartida por un instructor en Colombia (en sitio o remota) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar AWS Lambda para construir e implementar servicios y aplicaciones en la nube, sin preocuparse por configurar el entorno de ejecución (servidores, máquinas virtuales, contenedores, disponibilidad, escalabilidad, almacenamiento, etc.).

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán en capacidad de:

• Configurar AWS Lambda para ejecutar una función.
• Comprender FaaS (Funciones como Servicio) y las ventajas del desarrollo sin servidor.
• Construir, cargar y ejecutar funciones de AWS Lambda.
• Integrar funciones de Lambda con diversas fuentes de eventos.
• Empaquetar, implementar, monitorear y solucionar problemas de aplicaciones basadas en Lambda.

Esta formación impartida por instructores en vivo en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean profundizar su comprensión de las prácticas de DevOps y optimizar los procesos de desarrollo utilizando AWS Cloud9.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y establecer AWS Cloud9 para flujos de trabajo de DevOps.
• Implementar pipelines de integración continua y entrega continua (CI/CD).
• Automatizar los procesos de prueba, monitoreo y despliegue utilizando AWS Cloud9.
• Integrar servicios de AWS como Lambda, EC2 y S3 en los flujos de trabajo de DevOps.
• Utilizar sistemas de control de versiones como GitHub o GitLab dentro de AWS Cloud9.

Docker es una plataforma de contenerización utilizada para construir entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de aprendizaje automático (ML).

Esta capacitación impartida por instructores, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y poner en operación pipelines completos de ML utilizando Docker.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia en ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de ML de extremo a extremo utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionamiento, reproducibilidad e integración y despliegue continuo (CI/CD) para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del Curso

• Charlas interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos enfocados en la construcción de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para capacitaciones personalizadas alineadas con necesidades específicas de infraestructura de ML, contáctenos para discutir las opciones disponibles.

Este entrenamiento impartido por un instructor, en vivo en Colombia (en línea o en sitio), está dirigido a profesionales de nivel intermedio que deseen aprender a construir, desplegar y mantener de manera efectiva aplicaciones sin servidor en AWS Cloud9 y AWS Lambda.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de la arquitectura sin servidor.
• Configurar AWS Cloud9 para el desarrollo de aplicaciones sin servidor.
• Desarrollar, probar y desplegar aplicaciones sin servidor utilizando AWS Lambda.
• Integrar AWS Lambda con otros servicios de AWS, como API Gateway y S3.
• Optimizar las aplicaciones sin servidor para mejorar el rendimiento y la eficiencia de costos.

Resumen:

• Conceptos básicos de la arquitectura y funciones del IoT
• Los "dispositivos", "sensores", Internet y la relación con las funciones empresariales del IoT
• Componentes esenciales del software de IoT: hardware, firmware, middleware, nube y aplicaciones móviles
• Funciones del IoT: gestor de flotas, visualización de datos, gestión de flotas (FM) y visualización de datos (DV) basadas en SaaS, alertas/alarmas, incorporación de sensores, incorporación de "dispositivos", geocercas
• Conceptos básicos de la comunicación de dispositivos IoT con la nube mediante MQTT.
• Conexión de dispositivos IoT a AWS mediante MQTT (AWS IoT Core).
• Integración de AWS IoT Core con funciones de AWS Lambda para el procesamiento de datos y almacenamiento en DynamoDB.
• Conexión de Raspberry PI con AWS IoT Core y comunicación simple de datos.
• Práctica con Raspberry PI y AWS IoT Core para construir un dispositivo inteligente.
• Visualización de datos de sensores y comunicación mediante una interfaz web.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de machine learning en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubeflow en entornos on-premise y en la nube utilizando AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de machine learning en diversas arquitecturas y entornos de nube.
• Utilizar Kubeflow para generar y gestionar notebooks de Jupyter.
• Crear cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicio en múltiples plataformas.

Este entrenamiento presencial, impartido por un instructor en Colombia (en línea o in situ), está dirigido a ingenieros que deseen desplegar cargas de trabajo de aprendizaje automático en la nube de Azure.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otros software necesarios en Azure.
• Utilizar Azure Kubernetes Service (AKS) para simplificar la tarea de inicializar un clúster de Kubernetes en Azure.
• Crear y desplegar una tubería de Kubernetes para automatizar y gestionar modelos de aprendizaje automático en producción.
• Entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático de TensorFlow en múltiples GPU y máquinas ejecutándose en paralelo.
• Aprovechar otros servicios administrados de AWS para extender una aplicación de aprendizaje automático.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la construcción de modelos de ML y optimizar los procesos de creación, seguimiento e implementación de dichos modelos.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar MLflow, así como las bibliotecas y frameworks relacionados con ML.
• Comprender la importancia de la trazabilidad, reproducibilidad y capacidad de implementación de un modelo de ML.
• Implementar modelos de ML en diversas nubes públicas, plataformas o servidores locales.
• Escalar el proceso de implementación de ML para soportar la colaboración de múltiples usuarios en un proyecto.
• Configurar un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.

Esta formación impartida por un instructor en vivo en Colombia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles actualmente para tomar una decisión informada sobre el camino a seguir en la adopción de MLOps dentro de su organización.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas de MLOps.
• Conformar el equipo adecuado con las competencias necesarias para construir y dar soporte a un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por parte de modelos de aprendizaje automático.
• Comprender los componentes de un pipeline de aprendizaje automático y las herramientas necesarias para construir uno.
• Experimentar con diferentes marcos de trabajo y servidores de aprendizaje automático para el despliegue en producción.
• Operacionalizar todo el proceso de aprendizaje automático para que sea reproducible y mantenible.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor (en línea o in situ), está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático que deseen utilizar Azure Machine Learning y Azure DevOps para facilitar las prácticas de MLOps.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Crear flujos de trabajo y modelos de aprendizaje automático reproducibles.
• Gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático.
• Rastrear e informar sobre el historial de versiones de modelos, activos y más.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático listos para producción en cualquier lugar.

MLOps en Kubernetes es un marco de trabajo para automatizar el entrenamiento, la validación, el empaquetado y la implementación de modelos de machine learning mediante pipelines contenerizados y flujos de trabajo GitOps.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen construir pipelines de MLOps automatizados y escalables en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes estarán capacitados para:

• Diseñar pipelines de CI/CD de extremo a extremo para machine learning.
• Implementar flujos de trabajo GitOps para la implementación y versionado de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, las pruebas y el empaquetado de modelos de ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alertas y reversión.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas por el instructor y análisis técnicos profundos.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo reales de CI/CD.
• Prácticas en laboratorio en vivo para desplegar cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de personalización del curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido adaptado a sus herramientas e infraestructura interna de MLOps.