MLOps en Kubernetes: Pipelines de CI/CD para Machine Learning

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que deseen mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia y desplegar soluciones de IA de manera eficiente mediante prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Optimizar los modelos DeepSeek en términos de eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas para MLOps y la versión de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube e on-premise (en las instalaciones).
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Bolivia (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de plataforma y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen dominar el escalado de aplicaciones utilizando microservicios y Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar arquitecturas de microservicios escalables.
• Desplegar y gestionar aplicaciones en clústeres de Kubernetes.
• Utilizar Helm charts para el despliegue eficiente de servicios.
• Monitorear y mantener la salud de los microservicios en producción.
• Aplicar mejores prácticas de seguridad y cumplimiento en un entorno Kubernetes.

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a los profesionales de Kubernetes que deseen prepararse para el examen CKS.

Al finalizar esta capacitación, los participantes sabrán cómo asegurar los entornos de Kubernetes y las aplicaciones basadas en contenedores a lo largo de las diferentes etapas del ciclo de vida de una aplicación: construcción, implementación y tiempo de ejecución.

Este programa de 7 días ofrece un recorrido práctico y completo para diseñar, implementar y operar aplicaciones nativas a la nube utilizando prácticas modernas de DevOps.

Los participantes explorarán cómo diseñar arquitecturas de microservicios escalables, optimizar entornos de contenedores y gestionar cargas de trabajo en producción mediante Kubernetes. El curso abarca estrategias avanzadas de despliegue, automatización basada en GitOps y prácticas de observabilidad para garantizar la confiabilidad y el rendimiento del sistema.

Se hace un fuerte énfasis en los desafíos operativos del mundo real, incluyendo la respuesta a incidentes, la simulación de fallos y el análisis de la causa raíz. El programa concluye con el uso de herramientas potenciadas por inteligencia artificial para apoyar la resolución de problemas y acelerar la toma de decisiones operativas.

Al finalizar la capacitación, los participantes tendrán una comprensión clara de cómo construir, desplegar, monitorear y mantener sistemas distribuidos resilientes en un entorno basado en Kubernetes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está orientada a ingenieros que desean utilizar Helm para agilizar el proceso de instalación y gestión de aplicaciones en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Helm.
• Crear compilaciones reproducibles de aplicaciones de Kubernetes.
• Compartir aplicaciones mediante gráficos (charts) de Helm.
• Ejecutar aplicaciones de terceros almacenadas como gráficos de Helm.
• Gestionar las versiones (releases) de paquetes de Helm.

Esta capacitación en vivo con instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de machine learning en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubeflow en las instalaciones (on-premise) y en la nube.
• Crear, implementar y administrar flujos de trabajo de ML basados en contenedores de Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de machine learning en arquitecturas diversas y entornos de nube.
• Utilizar Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter.
• Construir cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicio (serving) en múltiples plataformas.

Esta formación impartida por un instructor en Bolivia (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y profesionales de DevOps de nivel principiante e intermedio que deseen aprender a configurar y gestionar un entorno local de Kubernetes mediante Minikube.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Minikube en su máquina local.
• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Kubernetes.
• Desplegar y gestionar contenedores utilizando kubectl y el panel de control de Minikube.
• Configurar soluciones de almacenamiento persistente y redes para Kubernetes.
• Utilizar Minikube para desarrollar, probar y depurar aplicaciones.

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 utilizar Minikube como parte de su flujo de trabajo de desarrollo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y administrar un entorno de Kubernetes local utilizando Minikube.
• Comprender cómo desplegar, gestionar y depurar aplicaciones en Minikube.
• Integrar Minikube en sus pipelines de integración continua y despliegue continuo (CI/CD).
• Optimizar su proceso de desarrollo utilizando las funciones avanzadas de Minikube.
• Aplicar las mejores prácticas para el desarrollo de Kubernetes local.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros que desean evaluar los enfoques y las herramientas disponibles actualmente para tomar decisiones fundamentadas sobre cómo adoptar MLOps dentro de sus organizaciones.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo (frameworks) y herramientas de MLOps.
• Formar el equipo adecuado con las competencias necesarias para construir y soportar un sistema MLOps.
• Preparar, validar y versionar los datos para su uso en modelos de ML.
• Comprender los componentes de una canalización (pipeline) de ML y las herramientas requeridas para construirla.
• Experimentar con diferentes marcos de trabajo de aprendizaje automático y servidores para el despliegue en producción.
• Operativizar todo el proceso de Aprendizaje Automático de manera que sea reproducible y mantenible.