CI/CD para IA: Automatización de la construcción y el despliegue de modelos basados en Docker
CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar la empaquetación, prueba, contenedorización y despliegue de modelos mediante pipelines de integración continua y entrega continua.
Esta formación presencial en vivo (en línea o en las instalaciones del cliente) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen automatizar los flujos de trabajo de extremo a extremo para la entrega de modelos de IA utilizando Docker y plataformas CI/CD.
Al finalizar la capacitación, los participantes podrán:
- Crear pipelines automatizados para la construcción y prueba de contenedores de modelos de IA.
- Implementar control de versiones y reproducibilidad en los ciclos de vida de los modelos.
- Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
- Aplicar las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).
Formato del curso
- Presentaciones y discusiones técnicas guiadas por el instructor.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación a mano.
- Simulaciones de flujos de trabajo CI/CD realistas en un entorno controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo personalizados o integraciones específicas con plataformas, contáctenos para adaptar este curso a sus necesidades.
Temario del curso
Introducción a los flujos de trabajo CI/CD para IA
- Desafíos únicos de los pipelines de entrega de modelos de IA.
- Comparación entre los procesos tradicionales de DevOps y MLOps.
- Componentes principales del despliegue automatizado de modelos.
Contenedorización de modelos de IA con Docker
- Diseño de archivos Dockerfile eficientes para inferencia de ML.
- Gestión de dependencias y artefactos del modelo.
- Construcción de imágenes seguras y optimizadas.
Configuración de pipelines CI/CD
- Opciones de herramientas CI/CD y sus ecosistemas.
- Creación de pipelines para el empaquetado automatizado de modelos.
- Validación de los pipelines mediante comprobaciones automatizadas.
Prueba de modelos de IA en CI
- Automatización de las comprobaciones de integridad de los datos.
- Pruebas unitarias e integradas para los servicios del modelo.
- Validación del rendimiento y regresiones.
Despliegue automatizado de servicios de IA basados en Docker
- Despliegue de contenedores de IA en entornos en la nube.
- Implementación de despliegues simultáneos (blue-green) y gradual (canary).
- Estrategias de rollback para despliegues fallidos.
Gestión de versiones y artefactos del modelo
- Uso de registros para el control de versiones de modelos y contenedores.
- Etiquetado, firma y promoción de imágenes.
- Coordinación de actualizaciones del modelo a través de los servicios.
Monitorización y observabilidad en CI/CD para IA
- Seguimiento del rendimiento del pipeline y del modelo.
- Detección de fallos en la construcción o desviación del modelo (model drift).
- Rastreo del comportamiento de inferencia a través de los entornos.
Escalado de pipelines CI/CD para sistemas de IA
- Paralelización de la construcción para modelos grandes.
- Optimización de recursos de computación y almacenamiento.
- Integración de ejecutores distribuidos y remotos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento del ciclo de vida de los modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con la contenedorización mediante Docker.
- Familiaridad con los conceptos y pipelines de CI/CD.
Público objetivo
- Ingenieros DevOps.
- Equipos de MLOps.
- Ingenieros de AI-ops.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Diseñar estrategias de despliegue que se ajusten dinámicamente según datos en tiempo real.
Formato del Curso
- Discusiones guiadas respaldadas por escenarios del mundo real.
- Ejercicios prácticos que enfatizan estrategias de despliegue mejoradas con IA.
- Implementación práctica en un entorno simulado de feature flags y pruebas canary.
Opciones de Personalización del Curso
- Para organizar contenido personalizado o integrar herramientas específicas de la organización, por favor contáctenos.
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- Integrar procesos de alertas y remediación en plataformas existentes.
- Desplegar y escalar pipelines inteligentes de AIOps en entornos de producción.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un laboratorio en vivo.
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- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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Al finalizar este taller, los participantes estarán capacitados para:
- Aprovechar modelos de IA para generar escenarios efectivos de pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo.
- Analizar bases de código utilizando aprendizaje automático para detectar posibles puntos ciegos en la cobertura.
- Integrar la generación de pruebas basada en IA en flujos de trabajo de CI/CD.
- Optimizar las estrategias de prueba basándose en análisis predictivos de fallos.
Formato del curso
- Conferencias técnicas guiadas respaldadas por perspectivas de expertos.
- Sesiones de práctica basadas en escenarios y ejercicios prácticos.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de prueba controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si necesitas adaptar esta formación a tu cadena de herramientas o flujos de trabajo, contáctanos para coordinarlo.
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Este curso en vivo con instrucción (en línea o presencial) está dirigido a profesionales de QA y DevOps de nivel intermedio que desean aplicar herramientas de IA para automatizar y escalar la garantía de calidad en los flujos de integración y despliegue continuos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización impulsadas por IA.
- Integrar puertas de QA inteligentes en los pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar la IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad (flakiness) de las pruebas.
- Optimizar el tiempo y la cobertura de pruebas en proyectos ágiles de rápida evolución.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión en grupo.
- Abundantes ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
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- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante las compilaciones de software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para hacer cumplir estándares regulatorios, de seguridad y de licenciamiento.
- Detectar automáticamente la deriva de configuración y las desviaciones.
- Incorporar reportes de cumplimiento en tiempo real en los flujos de trabajo de entrega.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, apoyadas por ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de cumplimiento para CI/CD.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere integraciones de cumplimiento a medida, contáctenos para organizarlo.
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14 HorasLas plataformas de AIOps empresarial como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen potentes capacidades para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
- Correlacionar métricas, registros (logs) y eventos entre sistemas distribuidos utilizando análisis impulsado por inteligencia artificial.
- Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio para resolver) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar.
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Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo mediante la integración de prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar Prometheus y Grafana para garantizar la observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y predicción (forecasting).
- Definir reglas de alerta inteligentes basadas en información predictiva.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y sesiones de práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de LLM en producción
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a gran escala.
Seguridad de ML y Red Teaming de IA
14 HorasEsta formación en vivo con instructores en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y de ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones potenciadas por LLM.
