Inferencia de IA segura y portátil con Docker: De lo local a la nube

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean avanzar en su conocimiento de Docker para desplegar aplicaciones a mayor escala mientras mantienen el control.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Construir sus propias imágenes de Docker.
• Desplegar y gestionar un gran número de aplicaciones Docker.
• Evaluar distintas soluciones de orquestación de contenedores y elegir la más adecuada.
• Establecer un proceso de integración continua para aplicaciones Docker.
• Integrar aplicaciones Docker con procesos existentes de herramientas de integración continua.
• Asegurar sus aplicaciones Docker.

Docker es una plataforma de contenedorización que permite crear entornos consistentes, portátiles y reproducibles para cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen empaquetar bases de código de ML, dependencias y modelos utilizando Docker para lograr flujos de trabajo confiables desde el desarrollo hasta la producción.

Después de completar este curso, los participantes serán capaces de:

• Crear y gestionar imágenes de Docker adaptadas para aplicaciones de IA y ML.
• Contenerizar pipelines, herramientas y dependencias de aprendizaje automático.
• Optimizar entornos de Docker para mejorar el rendimiento y la portabilidad.
• Desplegar servicios de ML en contenedores a través de diferentes entornos de ejecución.

Formato del curso

• Demostraciones conceptuales acompañadas de discusiones guiadas.
• Ejercicios prácticos centrados en tareas reales de contenedorización.
• Implementación práctica utilizando entornos Docker en laboratorios vivos.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar esta formación según el entorno de su organización, contáctenos para coordinar los detalles.

CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, las pruebas, la contenedorización y el despliegue de modelos utilizando tuberías de integración y entrega continuas.

Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar flujos de trabajo completos de entrega de modelos de IA mediante Docker y plataformas de CI/CD.

Al finalizar la capacitación, los participantes serán capaces de:

• Crear tuberías automatizadas para construir y probar contenedores de modelos de IA.
• Implementar control de versiones y reproducibilidad para los ciclos de vida de los modelos.
• Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
• Aplicar mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático.

Formato del Curso

• Presentaciones y discusiones técnicas guiadas por el instructor.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación hands-on.
• Simulaciones de flujos de trabajo CI/CD realistas en un entorno controlado.

Opciones de Personalización del Curso

• Si su organización requiere flujos de trabajo de tuberías personalizados o integraciones con plataformas, por favor contáctenos para adaptar este curso.

El programa de Administrador Certificado de Kubernetes (CKA) fue creado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Hoy en día, Kubernetes es una plataforma líder utilizada para la orquestación de contenedores.

NobleProg ha estado impartiendo formación en Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de capacitación completados con éxito, nos hemos convertido en una de las empresas de formación más reconocidas a nivel mundial en el campo de la contenedorización.

Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a confirmar su rendimiento en entornos k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o in situ) está dirigida a administradores de sistemas y usuarios de Kubernetes que desean confirmar sus conocimientos aprobando el examen CKA.

Por otro lado, la capacitación también se centra en adquirir experiencia práctica en administración de Kubernetes, por lo que recomendamos participar en ella, incluso si no tiene la intención de presentar el examen CKA.

Formato del curso

• Clases interactivas y debates.
• Muchas actividades prácticas y ejercicios.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
• Para obtener más información sobre la certificación CKA, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

El programa Desarrollador de Aplicaciones Certificadas en Kubernetes (CKAD) ha sido desarrollado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), organización anfitriona de Kubernetes.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores que desean confirmar sus habilidades en el diseño, construcción, configuración y exposición de aplicaciones nativas para la nube en entornos Kubernetes.

Por otro lado, la formación también se centra en adquirir experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones con Kubernetes, por lo que recomendamos participar incluso si no tienes intención de rendir el examen CKAD.

NobleProg lleva impartiendo formación sobre Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de capacitación exitosamente completados, nos hemos convertido en una de las empresas de formación más reconocidas a nivel mundial en el ámbito de la contenedorización. Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a certificar su desempeño en entornos k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

Formato del curso

• Clase interactiva con discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Ejecución práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
• Para obtener más información sobre CKAD, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Esta formación en vivo con instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean utilizar Docker para implementar y gestionar software como contenedores en lugar de como software tradicional independiente.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Docker.
• Comprender e implementar la contenedorización de software.
• Gestionar aplicaciones basadas en Docker.
• Conectar en red diferentes aplicaciones y sistemas de Docker.
• Comprender y editar registros de Docker.

Aprenda a crear, implementar y administrar entornos contenidos utilizando Docker, Kubernetes y OpenShift. Esta capacitación práctica de cinco días cubre imágenes de contenedores, cargas de trabajo de Kubernetes, red de clústeres, almacenamiento, seguridad, monitoreo y administración práctica de OpenShift. Los participantes adquieren las habilidades necesarias para operar plataformas de contenedores modernas y solucionar problemas de aplicaciones en entornos de desarrollo y producción.

En esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (presencial o remota), los participantes aprenderán cómo crear y gestionar contenedores Docker, y luego implementarán una aplicación de ejemplo dentro de un contenedor. Los participantes también aprenderán a automatizar, escalar y gestionar sus aplicaciones contenerizadas dentro de un clúster de Kubernetes. Finalmente, la formación aborda temas más avanzados, guiando a los participantes por el proceso de asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar un servidor y una aplicación web contenerizados.
• Crear y gestionar imágenes de Docker.
• Configurar un clúster de Docker y Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para implementar y gestionar una aplicación web en clúster.
• Asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

Docker es una plataforma de contenerización utilizada para crear entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de aprendizaje automático.

Esta formación impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y operationalizar pipelines completos de aprendizaje automático utilizando Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de ML de extremo a extremo utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad e integración y despliegue continuos (CI/CD) para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del curso

• Clases interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos enfocados en la creación de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados de extremo a extremo.

Opciones de personalización del curso

• Para obtener una formación personalizada adaptada a necesidades específicas de infraestructura de ML, póngase en contacto con nosotros para discutir las opciones.

Objetivos de la formación: Adquirir habilidades teóricas y operativas en Docker y Kubernetes.

La aceleración de GPU es fundamental para ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje profundo de alto rendimiento de manera escalable y eficiente.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio que deseen configurar, optimizar y ejecutar cargas de trabajo de IA con habilitación para GPU dentro de contenedores Docker.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Crear y ejecutar contenedores habilitados para GPU para entrenamiento e inferencia.
• Configurar CUDA, controladores (drivers) y bibliotecas de tiempo de ejecución para flujos de trabajo de IA en contenedores.
• Optimizar la asignación de recursos y el aislamiento para aplicaciones intensivas en GPU.
• Desplegar servicios de aprendizaje profundo basados en contenedores, escalables, en entornos de producción.

Formato del curso

• Instrucción interactiva respaldada por demostraciones del mundo real.
• Práctica centrada en ejercicios enfocados en el desarrollo con habilitación para GPU.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para una formación personalizada adaptada a su infraestructura o pila de GPU, contáctenos para coordinarlo.

El despliegue de IA híbrida consiste en ejecutar inferencia de IA a través de entornos de nube, instalaciones locales y edge mediante flujos de trabajo unificados basados en contenedores.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar sistemas de inferencia de IA distribuidos en entornos heterogéneos.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir servicios de IA contenerizados seguros y escalables para entornos multiubicación.
• Desplegar cargas de trabajo de inferencia de IA en la nube, servidores locales y dispositivos edge utilizando Docker.
• Integrar herramientas de orquestación para automatizar las operaciones distribuidas de IA.
• Optimizar la latencia, confiabilidad y resiliencia de la inferencia en infraestructura diversa.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones lideradas por expertos.
• Amplia práctica manual y ejercicios aplicados.
• Experimentación en el mundo real en un entorno de laboratorio vivo controlado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para ajustes personalizados que alineen este curso con la infraestructura o los casos de uso de su organización, contáctenos para personalizar la formación.

En este curso en vivo con instructor en <ubic> (presencial o remoto), los participantes aprenderán a desplegar un conjunto de servidores de ejemplo dentro de contenedores, y luego automatizar, escalar y gestionar estos servidores en un clúster de Kubernetes. El curso continúa con temas más avanzados, guiando a los participantes por el proceso de seguridad, red y monitoreo de un clúster de Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Desplegar bases de datos y servidores en contenedores.
• Configurar un clúster con Docker y Kubernetes.
• Usar Kubernetes para desplegar y gestionar diferentes entornos bajo el mismo clúster.
• Asegurar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

En esta formación impartida por un instructor en Chile, los participantes aprenderán los fundamentos para construir microservicios utilizando Spring Cloud y Docker. Los conocimientos adquiridos serán puestos a prueba mediante ejercicios y el desarrollo paso a paso de ejemplos de microservicios.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de los microservicios.
• Utilizar Docker para construir contenedores para aplicaciones de microservicios.
• Crear y desplegar microservicios en contenedores utilizando Spring Cloud y Docker.
• Integrar microservicios con servicios de descubrimiento y el API Gateway de Spring Cloud.
• Utilizar Docker Compose para pruebas de integración de extremo a extremo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Chile (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de DevOps con nivel intermedio que desean construir, implementar y gestionar microservicios utilizando Spring Cloud y Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Desarrollar microservicios usando Spring Boot y Spring Cloud.
• Contenerizar aplicaciones con Docker y Docker Compose.
• Implementar descubrimiento de servicios, gateways de API y comunicación entre servicios.
• Monitorear y asegurar los microservicios en entornos de producción.
• Implementar y orquestar microservicios utilizando Kubernetes.