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Temario del curso

Introducción al despliegue de IA

  • Vista general del ciclo de vida del despliegue de IA
  • Desafíos en la implementación de agentes de IA en producción
  • Consideraciones clave: escalabilidad, confiabilidad y mantenibilidad

Contenerización y orquestación

  • Introducción a Docker y los fundamentos de la contenerización
  • Uso de Kubernetes para la orquestación de agentes de IA
  • Mejores prácticas para la gestión de aplicaciones de IA contenerizadas

Servicio de modelos de IA

  • Vista general de marcos de servicio de modelos (p. ej., TensorFlow Serving, TorchServe)
  • Construcción de APIs REST para la inferencia de agentes de IA
  • Gestión de predicciones por lotes versus predicciones en tiempo real

CI/CD para agentes de IA

  • Configuración de pipelines CI/CD para despliegues de IA
  • Automatización de pruebas y validación de modelos de IA
  • Actualizaciones progresivas y gestión de control de versiones

Monitoreo y optimización

  • Implementación de herramientas de monitoreo para el rendimiento de los agentes de IA
  • Análisis del deriva de modelos y necesidades de reentrenamiento
  • Optimización del uso de recursos y escalabilidad

Seguridad y gobernanza

  • Garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos
  • Seguridad de pipelines de despliegue de IA y APIs
  • Auditoría y registro de actividad para aplicaciones de IA

Actividades prácticas

  • Contenerización de un agente de IA con Docker
  • Despliegue de un agente de IA utilizando Kubernetes
  • Configuración de monitoreo para el rendimiento de IA y el uso de recursos

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Competencia en programación con Python
  • Comprensión de flujos de trabajo de aprendizaje automático (machine learning)
  • Conocimiento de herramientas de contenerización como Docker
  • Experiencia con prácticas DevOps (recomendado)

Público objetivo

  • Ingenieros MLOps
  • Profesionales de DevOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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