MLOps para Azure Machine Learning

Esta formación presencial impartida por un instructor en Colombia (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de IA de nivel avanzado y científicos de datos 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 formación, los participantes serán capaces de:

• Optimizar modelos DeepSeek en términos de eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas para MLOps y control de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube y locales.
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean construir y desplegar aplicaciones en la nube impulsadas por IA utilizando Microsoft Azure.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar aplicaciones orientadas a eventos y sin servidor usando Azure Functions.
• Administrar soluciones de almacenamiento y máquinas virtuales de Azure.
• Implementar y escalar aplicaciones web utilizando Azure App Service y contenedores Docker.
• Integrar IA, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural usando Azure AI Services.
• Utilizar GitHub Copilot para asistir en el desarrollo de aplicaciones en la nube impulsadas por IA.

Este curso de capacitación dirigido por un instructor en Colombia (en línea o presencial) está orientado a ingenieros que deseen utilizar la plataforma de arrastrar y soltar de Azure ML para implementar cargas de trabajo de Machine Learning sin tener que comprar software ni hardware y sin preocuparse por el mantenimiento y la implementación.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Escribir modelos de machine learning altamente precisos utilizando Python, R o herramientas sin código.
• Aprovechar los conjuntos de datos y algoritmos disponibles en Azure para entrenar y rastrear modelos de machine learning y deep learning.
• Utilizar el espacio de trabajo interactivo de Azure para desarrollar modelos de ML de manera colaborativa.
• Elegir entre diferentes marcos de trabajo de ML compatibles con Azure, como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn.

Este curso capacita a los profesionales de TI en Colombia para gestionar sus suscripciones, proteger las identidades, administrar la infraestructura, configurar redes virtuales, conectar sitios web y entornos on-premises, gestionar el tráfico de red, implementar soluciones de almacenamiento, crear y escalar máquinas virtuales, desplegar aplicaciones web y contenedores, realizar copias de seguridad y compartir datos, así como monitorear su solución.

Este curso está dirigido a Administradores de Azure. El Administrator implementa y monitorea la identidad, gobernanza, almacenamiento, computación y redes virtuales en un entorno en la nube. El Administrador de Azure proporcionará, dimensionará, monitoreará y ajustará los recursos según sea necesario.

Docker es una plataforma de contenerización que se utiliza para crear entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de aprendizaje automático (ML).

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está diseñado para profesionales técnicos intermedios y avanzados que deseen contenerizar y operacionalizar pipelines de ML completos utilizando Docker.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

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

Formato del Curso

• Conferencias interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos centrados en la construcción de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en un laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados completos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para un entrenamiento personalizado alineado con necesidades específicas de infraestructura de ML, por favor contáctenos para discutir las opciones.

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

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a ingenieros que deseen implementar cargas de trabajo de Aprendizaje Automático en un servidor EC2 de AWS.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otros software necesarios en AWS.
• Usar EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar la inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
• Crear e implementar una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
• Entrenar e implementar modelos de ML de TensorFlow en múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
• Aprovechar otros servicios gestionados por AWS para extender una aplicación de ML.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) en Colombia está destinada a ingenieros que deseen implementar cargas de trabajo de Machine Learning en la nube de Azure.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otros software necesarios en Azure.
• Usar Azure Kubernetes Service (AKS) para simplificar la inicialización de un clúster de Kubernetes en Azure.
• Crear e implementar una canalización de Kubernetes para automatizar y gestionar modelos de ML en producción.
• Entrenar e implementar modelos de ML de TensorFlow a través de múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
• Aprovechar otros servicios administrados de AWS para extender una aplicación de ML.

Kubeflow es una plataforma de código abierto desarrollada para simplificar la construcción, el entrenamiento y la implementación de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Este curso dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial) está diseñado para profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen crear flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes adquirirán las habilidades necesarias para:

• Navegar con facilidad por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Crear flujos de trabajo reproducibles utilizando Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar tareas de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Implementar 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 desde el inicio hasta la finalización.

Opciones de Personalización del Curso

• Versiones personalizadas de este curso pueden organizarse para alinearse con la pila tecnológica y los requisitos de proyecto específicos de su equipo.

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

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

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

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
• Apreciar la importancia de la trazabilidad, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
• Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
• Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
• Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Colombia está destinado a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles actualmente para tomar una decisión inteligente sobre el camino a seguir al adoptar MLOps dentro de su organización.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos y herramientas de MLOps.
• Formar el tipo adecuado de equipo con las habilidades necesarias para construir y mantener un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por modelos de ML.
• Comprender los componentes de una Pipeline de ML y las herramientas necesarias para construir una.
• Experimentar con diferentes marcos y servidores de aprendizaje automático para su implementación en producción.
• Operacionalizar todo el proceso de Aprendizaje Automático para que sea reproducible y mantenible.

MLOps en Kubernetes es un marco diseñado para automatizar los procesos de entrenamiento, validación, empaquetado e implementación de modelos de aprendizaje automático a través de pipelines contenerizados y flujos de trabajo basados en GitOps.

Este curso de formación, dirigido por un instructor (tanto en línea como presencial), está orientado a profesionales de nivel intermedio que buscan crear pipelines de MLOps automatizadas y escalables en Kubernetes.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes estarán capacitados para:

• Diseñar pipelines de CI/CD completos para proyectos de aprendizaje automático.
• Implementar flujos de trabajo de GitOps para la gestión y versión de modelos.
• Automatizar los procesos de entrenamiento, pruebas y empaquetado de modelos de ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alertas y reversión.

Formato del Curso

• Presentaciones dirigidas por el instructor y exploraciones técnicas detalladas.
• Ejercicios prácticos que simulan flujos de trabajo de CI/CD del mundo real.
• Práctica en laboratorio para experimentar la implementación de cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de Personalización del Curso

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