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 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.