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.
- Diferencias clave entre contenedores y máquinas virtuales.
Trabajando con Imágenes y Contenedores de Docker
- Comprender imágenes, capas y registros.
- Gestionar contenedores para experimentación en ML.
- Utilizar la CLI de Docker de manera eficiente.
Empaquetando Entornos de ML
- Preparar repositorios de código de ML para la contenerización.
- Gestionar entornos de Python y sus dependencias.
- Integrar soporte para CUDA y GPU.
Creando Dockerfiles para Aprendizaje Automático
- Estructurar Dockerfiles para proyectos de ML.
- Mejores prácticas para el rendimiento y la mantenibilidad.
- Utilizar construcciones multi-etapa (multi-stage builds).
Contenerizando Modelos y Tuberías de ML
- Empaquetar modelos entrenados dentro de contenedores.
- Gestionar estrategias de datos y almacenamiento.
- Desplegar flujos de trabajo reproducibles de extremo a extremo.
Ejecutando Servicios de ML Contenizados
- Exponer puntos finales (endpoints) de API para inferencia de modelos.
- Escalar servicios con Docker Compose.
- Supervisar el comportamiento en tiempo de ejecución.
Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento
- Garantizar configuraciones de contenedores seguras.
- Gestionar accesos y credenciales.
- Manejar activos confidenciales de ML.
Desplegando en Entornos de Producción
- Publicar imágenes en registros de contenedores.
- Desplegar contenedores en configuraciones locales (on-prem) 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.
- Familiaridad con operaciones básicas de la línea de comandos de Linux.
Público Objetivo
- Ingenieros de ML que despliegan modelos en producción.
- Científicos de datos que gestionan entornos experimentales reproducibles.
- Desarrolladores de IA que construyen aplicaciones contenizadas y escalables.
Testimonios (3)
Cómo los formadores transmiten el conocimiento de manera efectiva
Vu Thoai Le - Reply Polska sp. z o. o.
Curso - Certified Kubernetes Administrator (CKA) - exam preparation
Traducción Automática
el formador tenía mucho conocimiento y paciencia para compartir con nosotros
Bogdan Olaru
Curso - Introduction to Docker
Traducción Automática
El conocimiento y los intercambios con Augustin
Laurent - L'Office national des vacances annuelles (ONVA)
Curso - Docker and Kubernetes
Traducción Automática
