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.
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 contenerización.
- Gestión de entornos y dependencias de Python.
- Integración de CUDA y soporte para GPU.
Construcción de Dockerfiles para Aprendizaje Automático
- Estructuración de Dockerfiles para proyectos de ML.
- Buenas prácticas para rendimiento y mantenibilidad.
- Uso de compilaciones en varias etapas.
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 de extremo a extremo reproducibles.
Ejecución de Servicios de ML Contenerizados
- 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 seguras de contenedores.
- Gestión de accesos 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 locales o en la nube.
- Versionado y actualización de servicios de 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 las operaciones básicas de la línea de comandos de Linux.
Público Objetivo
- Ingenieros de ML que despliegan modelos a producción.
- Científicos de datos que gestionan entornos de experimentación reproducibles.
- Desarrolladores de IA que construyen aplicaciones contenerizadas escalables.
Reseñas (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
