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Temario del curso
Introducción al despliegue en producción
- Principales desafíos al desplegar modelos ajustados.
- Diferencias entre los entornos de desarrollo y de producción.
- Herramientas y plataformas para el despliegue de modelos.
Preparación de los modelos para el despliegue
- Exportación de modelos en formatos estándar (ONNX, TensorFlow SavedModel, etc.).
- Optimización de modelos para la latencia y el rendimiento.
- Pruebas de modelos con casos extremos y datos del mundo real.
Contenerización para el despliegue de modelos
- Introducción a Docker.
- Creación de imágenes de Docker para modelos de aprendizaje automático.
- Buenas prácticas para la seguridad y eficiencia de los contenedores.
Escalar despliegues con Kubernetes
- Introducción a Kubernetes para cargas de trabajo de IA.
- Configuración de clústeres de Kubernetes para el alojamiento de modelos.
- Balanceo de carga y escalado horizontal.
Supervisión y mantenimiento de los modelos
- Implementación de la supervisión con Prometheus y Grafana.
- Registro automatizado para el seguimiento de errores y el rendimiento.
- Pipelines de reentrenamiento para abordar la deriva del modelo y las actualizaciones.
Garantizar la seguridad en producción
- Seguridad de las APIs para la inferencia de modelos.
- Mecanismos de autenticación y autorización.
- Afrontamiento de los problemas de privacidad de datos.
Estudios de casos y laboratorios prácticos
- Despliegue de un modelo de análisis de sentimiento.
- Escalar un servicio de traducción automática.
- Implementación de supervisión para modelos de clasificación de imágenes.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- Experiencia previa en el ajuste fino (fine-tuning) de modelos de ML.
- Conocimientos sobre los principios de DevOps o MLOps.
Público objetivo
- Ingenieros de DevOps.
- Especialistas en MLOps.
- Especialistas en despliegue de IA.
21 Horas
Reseñas (2)
El conocimiento y experiencia del consultor ya que se abordan los temas teóricos aplicándolos a la realidad de los procesos. El curso contiene un programa de mucho valor en la gestión de las tecnologías de información.
Luis Castro Gamboa - Cooperativa De Ahorro Y Credito Ande No. 1 R.L.
Curso - Site Reliability Engineering (SRE) Foundation®
Que fue muy claro en cada especificación
