Docker Avanzado

Docker es una plataforma de contenerización que permite crear entornos consistentes, portátiles y reproducibles para cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Esta formación impartida por un instructor en vivo (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen empaquetar repositorios de código de ML, dependencias y modelos utilizando Docker para garantizar flujos de trabajo confiables desde el desarrollo hasta la producción.

Después de completar este curso, los participantes serán capaces de:

• Construir y gestionar imágenes de Docker adaptadas para aplicaciones de IA y ML.
• Contenerizar tuberías (pipelines) de aprendizaje automático, herramientas y dependencias.
• Optimizar entornos de Docker para mejorar el rendimiento y la portabilidad.
• Desplegar servicios de ML contenizados en distintos entornos de ejecución.

Formato del Curso

• Demostraciones de conceptos respaldadas por discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos centrados en tareas reales de contenerización.
• Implementación práctica utilizando entornos Docker de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para personalizar esta formación según el entorno de su organización, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

La CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado de modelos, las pruebas, la contenedorización y el despliegue mediante pipelines de integración continua y entrega continua.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar los flujos de trabajo completos de entrega de modelos de IA utilizando Docker y plataformas CI/CD.

Al finalizar la formación, los participantes podrán:

• Crear pipelines automatizados para la construcción y prueba de contenedores de modelos de IA.
• Implementar control de versiones y reproducibilidad en los ciclos de vida de los modelos.
• Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
• Aplicar las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).

Formato del curso

• Presentaciones guiadas por el instructor y discusiones técnicas.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación hands-on.
• Simulaciones realistas de flujos de trabajo CI/CD en un entorno controlado.

Opciones de personalización del curso

• Si su organización requiere flujos de trabajo de pipeline personalizados o integraciones específicas con plataformas, contáctenos para adaptar este curso a sus necesidades.

El programa Administrador Certificado de Kubernetes (CKA) fue creado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

En la actualidad, Kubernetes es una plataforma líder utilizada para la orquestación de contenedores.

NobleProg ha estado impartiendo formación en Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de formación completados con éxito, nos hemos convertido en una de las empresas de formación más conocidas a nivel mundial en el campo de la contenedorización.

Desde 2019 también ayudamos a nuestros clientes a confirmar su desempeño en entornos k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a Administradores de Sistemas, Usuarios de Kubernetes que desean validar sus conocimientos aprobando el examen CKA.

Por otro lado, la formación también se centra en adquirir experiencia práctica en la Administración de Kubernetes, por lo que recomendamos participar en ella, incluso si no tienen la intención de aprobar el examen CKA.

Formato del Curso

• Clases interactivas y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Ejercitación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
• Para obtener más información sobre la certificación CKA, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

El programa Desarrollador Certificado de Aplicaciones de Kubernetes (CKAD) ha sido desarrollado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), anfitriona de Kubernetes.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores que desean certificar sus habilidades en el diseño, construcción, configuración y exposición de aplicaciones nativas para la nube en Kubernetes.

Por otro lado, la formación también se centra en adquirir experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones con Kubernetes; por lo tanto, recomendamos participar en ella incluso si no tiene la intención de presentarse al examen CKAD.

NobleProg imparte formación en Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de capacitación exitosamente completados, nos hemos convertido en una de las empresas formativas más reconocidas a nivel mundial en el campo de la contenerización. Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a certificar su desempeño en entornos k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

Formato del curso

• Clase interactiva y discusión.
• Abundantes ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
• Para obtener más información sobre CKAD, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean utilizar Docker para desplegar y gestionar software como contenedores, en lugar de hacerlo como software tradicional independiente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Docker.
• Comprender e implementar la contenerización de software.
• Gestionar aplicaciones basadas en Docker.
• Conectar en red diferentes aplicaciones y sistemas con Docker.
• Comprender y editar registros (registries) de Docker.

Aprenda cómo construir, implementar y administrar entornos contenerizados utilizando Docker, Kubernetes y OpenShift. Esta formación práctica de cinco días cubre imágenes de contenedores, cargas de trabajo de Kubernetes, redes del clúster, almacenamiento, seguridad, monitoreo y administración práctica de OpenShift. Los participantes adquieren las habilidades necesarias para operar plataformas modernas de contenedores y resolver problemas de aplicaciones en entornos de desarrollo y producción.

En este entrenamiento en vivo guiado por un instructor en Bolivia (en sitio o remoto), los participantes aprenderán cómo crear y gestionar contenedores Docker, y luego desplegarán una aplicación de muestra dentro de un contenedor. Los participantes también aprenderán a automatizar, escalar y gestionar sus aplicaciones contenerizadas dentro de un clúster de Kubernetes. Finalmente, el entrenamiento aborda temas más avanzados, guiando a los participantes por el proceso de asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Desplegar un servidor y una aplicación web contenerizada.
• Construir y gestionar imágenes de Docker.
• Configurar un clúster de Docker y Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para desplegar y gestionar una aplicación web en clúster.
• Asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Docker es una plataforma de contenedorización utilizada para construir entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de ML.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que desean contenerizar y poner en operación pipelines completas de ML utilizando Docker.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de extremo a extremo para ML utilizando Docker y herramientas de soporte.
• Implementar versionado, reproducibilidad y CI/CD para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas apoyadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos centrados 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 una formación personalizada alineada con las necesidades específicas de infraestructura de ML, contáctenos para discutir las opciones.

Objetivos del curso: Adquirir habilidades teóricas y operativas en Docker y Kubernetes.

La aceleración de GPU es fundamental para ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje profundo de alto rendimiento de manera escalable y eficiente.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio que deseen configurar, optimizar y ejecutar cargas de trabajo de IA habilitadas para GPU dentro de contenedores Docker.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

• Crear y ejecutar contenedores habilitados para GPU para entrenamiento e inferencia.
• Configurar CUDA, controladores y bibliotecas de tiempo de ejecución para flujos de trabajo de IA en contenedores.
• Optimizar la asignación y el aislamiento de recursos para aplicaciones intensivas en GPU.
• Desplegar servicios escalables de aprendizaje profundo en contenedores en entornos de producción.

Formato del curso

• Instrucción interactiva acompañada de demostraciones con casos reales.
• Práctica basada en ejercicios centrada en el desarrollo habilitado para GPU.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para adaptada al entorno de infraestructura o a la pila de GPU, contáctenos para coordinarla.

El despliegue de IA híbrida es la práctica de ejecutar inferencias de IA a través de entornos en la nube, locales (on-premise) y periféricos (edge), utilizando flujos de trabajo unificados basados en contenedores.

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar sistemas distribuidos de inferencia de IA en entornos heterogéneos.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Construir servicios de IA contenedores seguros y escalables para entornos multilocalización.
• Desplegar cargas de trabajo de inferencia de IA en la nube, servidores locales y dispositivos periféricos utilizando Docker.
• Integrar herramientas de orquestación para automatizar las operaciones distribuidas de IA.
• Optimizar la latencia, fiabilidad y resiliencia de la inferencia en diversas infraestructuras.

Formato del curso

• Presentaciones guiadas y discusiones lideradas por expertos.
• Práctica extensa mediante ejercicios aplicados.
• Experimentación en el mundo real en un entorno de laboratorio en vivo controlado.

Opciones de personalización del curso

• Para ajustes personalizados que alineen este curso con la infraestructura o casos de uso de su organización, por favor contáctenos para personalizar la formación.

En este taller en vivo guiado por un instructor en Bolivia (en persona o remoto), los participantes aprenderán cómo implementar una colección de servidores de ejemplo dentro de contenedores, luego automatizar, escalar y gestionar sus servidores contenidos dentro de un clúster de Kubernetes. El taller continúa con temas más avanzados, guiando a los participantes a través del proceso de seguridad, red y monitoreo de un clúster de Kubernetes.

Al finalizar este taller, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar bases de datos y servidores contenidos.
• Configurar un clúster de Docker y Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para implementar y gestionar diferentes entornos dentro del mismo clúster.
• Asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

En esta formación en vivo dirigida por instructores en Bolivia, los participantes aprenderán los fundamentos de la construcción de microservicios utilizando Spring Cloud y Docker. El conocimiento de los participantes se pondrá a prueba mediante ejercicios y el desarrollo paso a paso de microservicios de ejemplo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de los microservicios.
• Utilizar Docker para construir contenedores para aplicaciones de microservicios.
• Construir e implementar microservicios en contenedores utilizando Spring Cloud y Docker.
• Integrar microservicios con servicios de descubrimiento y la puerta de enlace API de Spring Cloud.
• Utilizar Docker Compose para pruebas de integración de extremo a extremo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de DevOps de nivel intermedio que desean construir, desplegar y administrar microservicios utilizando Spring Cloud y Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar microservicios utilizando Spring Boot y Spring Cloud.
• Containerizar aplicaciones con Docker y Docker Compose.
• Implementar descubrimiento de servicios, gateways API y comunicación entre servicios.
• Monitorear y proteger los microservicios en entornos de producción.
• Desplegar y orquestar microservicios utilizando Kubernetes.

OpenShift es una de las plataformas líderes basadas en Kubernetes para implementar y gestionar aplicaciones contenedoras en entornos de nube, híbridos y on-premises.

Esta formación práctica enseña a los participantes cómo instalar, administrar y resolver problemas de clústeres OpenShift, aplicando buenas prácticas de seguridad, redes y almacenamiento. A través de ejercicios prácticos, los participantes adquieren las habilidades necesarias para gestionar con confianza entornos OpenShift listos para producción.