Temario del curso
Introducción a la contenedorización para IA y ML
- Conceptos fundamentales de la contenedorización
- 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 de ML
- Utilizar la CLI de Docker de manera eficiente
Empaquetando entornos de ML
- Preparar bases de código de ML para su contenedorización
- Gestionar entornos y dependencias de Python
- Integrar soporte para CUDA y GPUs
Creación de Dockerfiles para aprendizaje automático
- Estructurar Dockerfiles para proyectos de ML
- Mejores prácticas para rendimiento y mantenibilidad
- Utilizar compilaciones multietapa (multi-stage builds)
Contenerización de modelos y pipelines de ML
- Empaquetar modelos entrenados en contenedores
- Gestionar estrategias de datos y almacenamiento
- Desplegar flujos de trabajo reproducibles de extremo a extremo
Ejecución de servicios de ML en contenedores
- Exponer puntos finales (endpoints) de API para inferencia de modelos
- Escalar servicios con Docker Compose
- Monitorear el comportamiento en tiempo de ejecución
Consideraciones de seguridad y cumplimiento
- Garantizar configuraciones seguras de contenedores
- Gestionar accesos y credenciales
- Manejar activos confidenciales de ML
Despliegue en entornos de producción
- Publicar imágenes en registros de contenedores
- Desplegar contenedores en configuraciones locales o en la nube
- Versionado y actualización de servicios en producción
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprender 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
Audiencia objetivo
- Ingenieros de ML que despliegan modelos en producción
- Científicos de datos que gestionan entornos reproducibles para experimentación
- Desarrolladores de IA que construyen aplicaciones escalables en contenedores
Testimonios (3)
Cómo los formadores transmiten el conocimiento de manera efectiva
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el formador tenía mucho conocimiento y paciencia para compartir con nosotros
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