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Temario del curso
Introducción al despliegue de IA
- Visión general del ciclo de vida del despliegue de IA
- Desafíos en el despliegue de agentes de IA a producción
- Consideraciones clave: escalabilidad, confiabilidad y mantenibilidad
Contenerización y orquestación
- Introducción a Docker y conceptos básicos de contenerización
- Uso de Kubernetes para la orquestación de agentes de IA
- Mejores prácticas para la gestión de aplicaciones de IA contenerizadas
Servicio de modelos de IA
- Resumen de frameworks de servicio de modelos (p. ej., TensorFlow Serving, TorchServe)
- Construcción de APIs REST para la inferencia de agentes de IA
- Manejo de predicciones por lotes frente a predicciones en tiempo real
CI/CD para agentes de IA
- Configuración de pipelines CI/CD para despliegues de IA
- Automatización de la prueba y validación de modelos de IA
- Actualizaciones progresivas (rolling updates) y gestión del control de versiones
Monitoreo y optimización
- Implementación de herramientas de monitoreo para el rendimiento de agentes de IA
- Análisis de la deriva de modelos (model drift) y necesidades de reentrenamiento
- Optimización de la utilización de recursos y escalabilidad
Seguridad y gobernanza
- Garantizar el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos
- Seguridad de los pipelines de despliegue de IA y las APIs
- Auditoría y registro de eventos (logging) para aplicaciones de IA
Actividades prácticas
- Contenerización de un agente de IA con Docker
- Despliegue de un agente de IA usando Kubernetes
- Configuración de monitoreo para el rendimiento de la IA y el uso de recursos
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Domino de la programación en Python
- Comprensión de los flujos de trabajo de machine learning
- Conocimiento de herramientas de contenerización como Docker
- Experiencia con prácticas de DevOps (recomendado)
Audiencia
- Ingenieros de MLOps
- Profesionales de DevOps
14 Horas
