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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a la inferencia de IA con Docker

  • Comprensión de las cargas de trabajo de inferencia de IA
  • Beneficios de la inferencia contenerizada
  • Escenarios y restricciones de despliegue

Construcción de contenedores de inferencia de IA

  • Selección de imágenes base y frameworks
  • Embalaje de modelos preentrenados
  • Estructuración del código de inferencia para ejecución en contenedores

Seguridad de servicios de IA contenerizados

  • Minimización de la superficie de ataque del contenedor
  • Gestión de secretos y archivos sensibles
  • Estrategias seguras de networking y exposición de APIs

Técnicas de despliegue portátiles

  • Optimización de imágenes para portabilidad
  • Garantizar entornos de ejecución predecibles
  • Gestión de dependencias entre plataformas

Despliegue y pruebas locales

  • Ejecución de servicios localmente con Docker
  • Depuración de contenedores de inferencia
  • Pruebas de rendimiento y fiabilidad

Despliegue en servidores y VMs en la nube

  • Adaptación de contenedores para entornos remotos
  • Configuración de acceso seguro al servidor
  • Despliegue de APIs de inferencia en VMs en la nube

Uso de Docker Compose para sistemas de IA multi-servicio

  • Orquestación de la inferencia con componentes de soporte
  • Gestión de variables de entorno y configuraciones
  • Escala de microservicios con Compose

Monitoreo y mantenimiento de servicios de inferencia de IA

  • Enfoques de registro y observabilidad
  • Detección de fallas en pipelines de inferencia
  • Actualización y control de versiones de modelos en producción

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de aprendizaje automático (machine learning)
  • Experiencia con Python o desarrollo de backend
  • Conocimiento de conceptos fundamentales de contenedores

Público Objetivo

  • Desarrolladores
  • Ingenieros de backend
  • Equipos que despliegan servicios de IA

Número de participantes


Precio por participante

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