Temario del curso
Introducción a la inferencia de IA con Docker
- Comprensión de las cargas de trabajo de la inferencia de IA
- Ventajas de la inferencia contenida
- Cenarioss de despliegue y restricciones
Construcción de contenedores para inferencia de IA
- Selección de imágenes base y marcos de trabajo
- Empaquetado de modelos preentrenados
- Estructuración del código de inferencia para la ejecución en contenedores
Aseguramiento de servicios de IA contenida
- Minimización de la superficie de ataque del contenedor
- Gestión de secretos y archivos sensibles
- Estrategias seguras de red y exposición de APIs
Técnicas de despliegue portátil
- Optimización de imágenes para la portabilidad
- Garantía de entornos de ejecución predecibles
- Gestión de dependencias entre plataformas
Despliegue local y pruebas
- Ejecución de servicios localmente con Docker
- Depuración de contenedores de inferencia
- Pruebas de rendimiento y fiabilidad
Despliegue en servidores y máquinas virtuales en la nube
- Adaptación de contenedores para entornos remotos
- Configuración del acceso seguro al servidor
- Despliegue de APIs de inferencia en máquinas virtuales en la nube
Uso de Docker Compose para sistemas de IA multiples servicios
- Orquestación de la inferencia con componentes de apoyo
- Gestión de variables de entorno y configuraciones
- Escalado de microservicios con Compose
Monitoreo y mantenimiento de servicios de inferencia de IA
- Enfoques de registro y observabilidad
- Detección de fallos en los pipelines de inferencia
- Actualización y versionado de modelos en producción
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de aprendizaje automático (machine learning)
- Experiencia con Python o desarrollo backend
- Conocimientos fundamentales sobre el concepto de contenedores
Público objetivo
- Desarrolladores
- Ingenieros de backend
- Equipos que despliegan servicios de IA
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