Cursos de MLOps en Cali

Esta capacitación impartida por un instructor en vivo en Cali (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.

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.

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.

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 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.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Cali (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.

Este entrenamiento presencial, impartido por un instructor en Cali (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 en vivo, impartida por un instructor en Cali (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 Cali (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.