MLOps para Azure Machine Learning

Esta formación presencial impartida por un instructor en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de IA de nivel avanzado y científicos de datos con experiencia intermedia a avanzada que deseen mejorar el rendimiento de los modelos DeepSeek, minimizar la latencia y desplegar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Optimizar modelos DeepSeek en términos de eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas para MLOps y control de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube y locales.
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinada a profesionales de nivel intermedio a avanzado que desean construir y desplegar aplicaciones en la nube impulsadas por IA utilizando Microsoft Azure.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar aplicaciones orientadas a eventos y sin servidor usando Azure Functions.
• Administrar soluciones de almacenamiento y máquinas virtuales de Azure.
• Implementar y escalar aplicaciones web utilizando Azure App Service y contenedores Docker.
• Integrar IA, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural usando Azure AI Services.
• Utilizar GitHub Copilot para asistir en el desarrollo de aplicaciones en la nube impulsadas por IA.

Este curso de capacitación dirigido por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientado a ingenieros que deseen utilizar la plataforma de arrastrar y soltar de Azure ML para implementar cargas de trabajo de Machine Learning sin tener que comprar software ni hardware y sin preocuparse por el mantenimiento y la implementación.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Escribir modelos de machine learning altamente precisos utilizando Python, R o herramientas sin código.
• Aprovechar los conjuntos de datos y algoritmos disponibles en Azure para entrenar y rastrear modelos de machine learning y deep learning.
• Utilizar el espacio de trabajo interactivo de Azure para desarrollar modelos de ML de manera colaborativa.
• Elegir entre diferentes marcos de trabajo de ML compatibles con Azure, como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn.

Este curso enseña a los profesionales de TI cómo gestionar sus sus suscripciones, proteger las identidades, administrar la infraestructura, configurar redes virtuales, conectar sitios web y on-premises, gestionar el tráfico de red, implementar soluciones de almacenamiento, crear y escalar máquinas virtuales, implementar aplicaciones web y contenedores, backup y compartir datos y monitorear su solución.

Este curso es para Azure Administradores. El Administrator implementa maneras y monitores de identidad, gobernanza, almacenamiento, computación y redes virtuales en un entorno en la nube. El Azure Administrador proporcionará, tamaño, monitoreo y ajuste de los recursos según sea apropiado.

Infraestructura y Despliegue de Microsoft Azure

Esta formación presencial en vivo en Argentina (en línea o in situ) está dirigida a desarrolladores y profesionales técnicos de nivel principiante, intermedio y avanzado que desean utilizar Microsoft Azure para construir, probar y desplegar agentes de IA para aplicaciones empresariales.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán: comprender la arquitectura de los agentes de IA en Azure, crear y configurar un agente funcional, conectar agentes a fuentes de conocimiento empresarial, evaluar y preparar agentes para su despliegue.

Este entrenamiento permite a los participantes mejorar sus habilidades en el diseño de soluciones de Microsoft Azure.

Al finalizar este entrenamiento, el participante entenderá las características y capacidades de los servicios de Azure, lo que le permitirá identificar compromisos y tomar decisiones para diseñar soluciones de nube pública e híbrida.

Durante el entrenamiento se definirán las soluciones adecuadas de infraestructura y plataforma para cumplir con los requisitos funcionales, operativos y de implementación a lo largo del ciclo de vida de la solución.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Argentina está destinado a ingenieros DevOps, desarrolladores y gerentes de proyectos que deseen utilizar Azure DevOps para construir y desplegar aplicaciones empresariales optimizadas más rápido que los enfoques tradicionales de desarrollo.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Entender el vocabulario y principios fundamentales de DevOps.
• Instalar y configurar las herramientas necesarias de Azure DevOps para el desarrollo de software.
• Utilizar las herramientas y servicios de Azure DevOps para adaptarse continuamente al mercado.
• Construir aplicaciones empresariales y evaluar los procesos de desarrollo actuales con soluciones de Azure DevOps.
• Gestionar equipos de manera más eficiente y acelerar el tiempo de despliegue de software.
• Adoptar prácticas de desarrollo DevOps dentro de la organización.

Este entrenamiento dirigido por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está destinado a administradores de seguridad que deseen asegurar las cargas de trabajo de Azure.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Administrar la seguridad del host, la red y más aspectos.
• Configurar la seguridad del almacenamiento y bases de datos en Azure.
• Implementar el monitoreo de seguridad utilizando recursos de Azure.
• Prevenir ataques cibernéticos maliciosos sobre los datos e infraestructuras.

Esta formación dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está destinada a administradores de seguridad que deseen aprender cómo configurar la seguridad de Azure para proteger las cargas de trabajo que se ejecutan en Azure.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar la seguridad del host y de la red.
• Configurar opciones avanzadas de seguridad de Azure.
• Usar Azure para proteger las cargas de trabajo en la nube.
• Usar servicios de protección de puntos finales contra malware y virus.
• Proteger las cargas de trabajo de contenedores que se ejecutan en Azure.

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

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a profesionales técnicos intermedios y avanzados que deseen contenerizar y operacionalizar pipelines de ML completos utilizando Docker.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar las cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de ML end-to-end utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionamiento, reproducibilidad e integración continua/entrega continua (CI/CD) para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas respaldadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos enfocados en la construcción de componentes reales de pipelines de ML.
• Implementación en laboratorio en vivo para flujos de trabajo contenerizados end-to-end.

Opciones de Personalización del Curso

• Para un entrenamiento personalizado alineado con necesidades específicas de infraestructura de ML, por favor contáctenos para discutir opciones.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para facilitar la construcción, el entrenamiento y la implementación de cargas de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen construir flujos de trabajo de ML confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar este entrenamiento, los asistentes adquirirán las habilidades para:

• Navegar por el ecosistema de Kubeflow y sus componentes principales.
• Construir flujos de trabajo reproducibles con Kubeflow Pipelines.
• Ejecutar trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Implementar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Versiones personalizadas de este entrenamiento pueden organizarse para alinearse con la pila tecnológica y los requisitos de proyecto de su equipo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) en Argentina está destinado a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles actualmente para tomar una decisión inteligente sobre el camino a seguir al adoptar MLOps dentro de su organización.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos y herramientas de MLOps.
• Formar el tipo adecuado de equipo con las habilidades necesarias para construir y mantener un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por modelos de ML.
• Comprender los componentes de una Pipeline de ML y las herramientas necesarias para construir una.
• Experimentar con diferentes marcos y servidores de aprendizaje automático para su implementación en producción.
• Operacionalizar todo el proceso de Aprendizaje Automático para que sea reproducible y mantenible.

MLOps en Kubernetes es un marco para automatizar el entrenamiento, la validación, el empaquetado y la implementación de modelos de aprendizaje automático utilizando pipelines contenerizados y flujos de trabajo de GitOps.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a prácticos de nivel intermedio que desean construir pipelines de MLOps automatizadas y escalables en Kubernetes.

Después de completar este entrenamiento, los participantes estarán equipados para:

• Diseñar pipelines de CI/CD de extremo a extremo para el aprendizaje automático.
• Implementar flujos de trabajo de GitOps para la implementación y versión de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, pruebas y empaquetado de modelos de ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alerta y reversión.

Formato del Curso

• Presentaciones dirigidas por el instructor y exploraciones técnicas profundas.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo de CI/CD del mundo real.
• Práctica en el laboratorio viviendo la implementación de cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de Personalización del Curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido personalizado alineado con sus herramientas y infraestructura interna de MLOps.