Temario del curso
Introducción a la contenerización para IA y ML
- Conceptos fundamentales de la contenerización
- Por qué los contenedores son ideales para cargas de trabajo de ML
- Principales diferencias entre contenedores y máquinas virtuales
Trabajo con imágenes y contenedores de Docker
- Comprensión de imágenes, capas y registros
- Gestión de contenedores para experimentación en ML
- Uso eficiente de la CLI de Docker
Empaquetado de entornos de ML
- Preparación de bases de código de ML para la contenerización
- Gestión de entornos y dependencias de Python
- Integración de CUDA y soporte GPU
Creación de Dockerfiles para aprendizaje automático
- Estructuración de Dockerfiles para proyectos de ML
- Mejores prácticas para el rendimiento y la mantenibilidad
- Uso de construcciones multi-etapa
Contenerización de modelos y pipelines de ML
- Empaquetado de modelos entrenados en contenedores
- Estrategias de gestión de datos y almacenamiento
- Despliegue de flujos de trabajo reproducibles de extremo a extremo
Ejecución de servicios de ML en contenedores
- Exposición de puntos finales de API para inferencia de modelos
- Escala de servicios con Docker Compose
- Monitoreo del comportamiento en tiempo de ejecución
Consideraciones de seguridad y cumplimiento
- Aseguramiento de configuraciones de contenedores seguras
- Gestión de acceso y credenciales
- Manejo de activos de ML confidenciales
Despliegue en entornos de producción
- Publicación de imágenes en registros de contenedores
- Despliegue de contenedores en configuraciones on-premise o en la nube
- Versionado y actualización de servicios en producción
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Experiencia con Python o lenguajes de programación similares
- Conocimiento de las operaciones básicas de línea de comandos de Linux
Público objetivo
- Ingenieros de ML que despliegan modelos en producción
- Científicos de datos que gestionan entornos de experimentación reproducibles
- Desarrolladores de IA que construyen aplicaciones escalables en contenedores
Reseñas (2)
Como mencioné anteriormente, para una persona como yo (sin experiencia), esto supuso una puerta de entrada para comprender las funciones y características de estos programas, herramientas y demás.
Patrick V. Duylovski - UBB + DZI (KBC GROUP)
Curso - Docker and Kubernetes
Traducción Automática
programa de cursos estructurado en múltiples niveles.
Bert Paelinckx - Cube SoftwareSolutions
Curso - Introduction to Docker
Traducción Automática
