Kubeflow en Azure

This instructor-led, live training in Colombia (online or onsite) is aimed at advanced-level AI engineers and data scientists with intermediate-to-advanced experience who wish to enhance DeepSeek model performance, minimize latency, and deploy AI solutions efficiently using modern MLOps practices.

By the end of this training, participants will be able to:

• Optimize DeepSeek models for efficiency, accuracy, and scalability.
• Implement best practices for MLOps and model versioning.
• Deploy DeepSeek models on cloud and on-premise infrastructure.
• Monitor, maintain, and scale AI solutions effectively.

Esta formación presencial o en línea, impartida por un instructor en Colombia, está dirigida a profesionales de nivel intermedio a avanzado que deseen construir e implementar aplicaciones en la nube con capacidades de IA utilizando Microsoft Azure.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar aplicaciones impulsadas por eventos y sin servidor usando Azure Functions.
• Gestionar soluciones de almacenamiento y máquinas virtuales en Azure.
• Implementar y escalar aplicaciones web mediante Azure App Service y contenedores Docker.
• Integrar inteligencia artificial, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural con Azure AI Services.
• Aprovechar GitHub Copilot para apoyar el desarrollo de aplicaciones en la nube impulsadas por IA.

Esta capacitación presencial, impartida por un instructor y disponible en línea o in situ en Colombia, está dirigida a ingenieros que desean utilizar la plataforma de arrastrar y soltar de Azure ML para implementar cargas de trabajo de aprendizaje automático sin necesidad de comprar software ni hardware, y sin preocuparse por el mantenimiento o la implementación.

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

• Desarrollar modelos de aprendizaje automático de alta precisión utilizando Python, R o herramientas sin código.
• Aprovechar los conjuntos de datos y algoritmos disponibles en Azure para entrenar y rastrear modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
• Utilizar el espacio de trabajo interactivo de Azure para desarrollar modelos de aprendizaje automático de manera colaborativa.
• Elegir entre diversos frameworks de aprendizaje automático compatibles con Azure, como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn.

Este curso enseña a los profesionales de TI cómo gestionar sus suscripciones de Azure, asegurar identidades, administrar la infraestructura, configurar redes virtuales, conectar sitios de Azure y locales, gestionar el tráfico de red, implementar soluciones de almacenamiento, crear y escalar máquinas virtuales, desplegar aplicaciones web y contenedores, respaldar y compartir datos, y supervisar su solución.

Este curso está diseñado para administradores de Azure. El administrador de Azure implementa, gestiona y supervisa la identidad, el gobierno, el almacenamiento, la computación y las redes virtuales en un entorno en la nube. Este profesional aprovisiona, dimensiona, supervisa y ajusta los recursos según sea necesario.

Infraestructura e implementación de Microsoft Azure

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.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubeflow tanto en entornos locales como 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 aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos de nube.
• Utilizar Kubeflow para crear y gestionar cuadernos de Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicios de inferencia en múltiples plataformas.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o en sitio), está dirigida a ingenieros que deseen desplegar cargas de trabajo de aprendizaje automático en un servidor AWS EC2.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

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

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para agilizar la construcción, el entrenamiento y el despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Esta capacitación impartida por un instructor, en vivo (en línea o en el sitio), está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen crear flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar esta capacitación, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizaje automático de manera eficiente mediante Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden organizar versiones personalizadas de esta capacitación para alinearlas con la pila tecnológica y los requisitos de proyectos de su equipo.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Colombia (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen crear, implementar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubeflow tanto en entornos locales (on-premise) como en la nube.
• Construir, implementar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Utilizar Kubeflow para crear y gestionar notebooks de Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicios en múltiples plataformas.

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.