MLOps en Kubernetes: Pipelines CI/CD para Machine Learning

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado 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 mediante prácticas modernas de MLOps.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Optimizar los modelos DeepSeek en términos de eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas para MLOps y el versionado de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube y locales (on-premise).
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (online o presencial) está dirigida a ingenieros de plataforma y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen dominar el escalado de aplicaciones utilizando microservicios y Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Diseñar e implementar arquitecturas de microservicios escalables.
• Desplegar y gestionar aplicaciones en clústeres de Kubernetes.
• Utilizar charts de Helm para el despliegue eficiente de servicios.
• Monitorear y mantener la salud de los microservicios en producción.
• Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento en un entorno de Kubernetes.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a los profesionales de Kubernetes que deseen prepararse para el examen CKS.

Al finalizar esta capacitación, los participantes sabrán cómo proteger los entornos de Kubernetes y las aplicaciones basadas en contenedores durante las diferentes etapas del ciclo de vida de una aplicación: construcción, despliegue y tiempo de ejecución.

Este programa de 7 días ofrece un recorrido integral y práctico hacia el diseño, despliegue y operación de aplicaciones nativas para la nube, utilizando prácticas modernas de DevOps.

Los participantes explorarán cómo diseñar arquitecturas de microservicios escalables, optimizar entornos de contenedores y gestionar cargas de trabajo en producción mediante Kubernetes. El curso cubre estrategias avanzadas de despliegue, automatización basada en GitOps y prácticas de observabilidad para garantizar la fiabilidad y el rendimiento del sistema.

Se pone un fuerte énfasis en los desafíos operativos del mundo real, incluida la respuesta ante incidentes, la simulación de fallos y el análisis de causa raíz. El programa concluye con el uso de herramientas impulsadas por IA para apoyar la resolución de problemas y acelerar la toma de decisiones operativas.

Al finalizar la formación, los participantes tendrán una comprensión clara de cómo construir, desplegar, monitorear y mantener sistemas distribuidos resilientes en un entorno basado en Kubernetes.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros que desean utilizar Helm para simplificar el proceso de instalación y gestión de aplicaciones con Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Helm.
• Crear compilaciones reproducibles de aplicaciones en Kubernetes.
• Compartir aplicaciones como gráficos (charts) de Helm.
• Ejecutar aplicaciones de terceros almacenadas como gráficos de Helm.
• Gestionar las versiones (releases) de paquetes de Helm.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Argentina (online o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de machine learning en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubeflow on premise y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de machine learning en arquitecturas y entornos de nube diversos.
• Utilizar Kubeflow para crear y gestionar notebooks de Jupyter.
• Construir cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicio en múltiples plataformas.

Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor en Argentina (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores de software y profesionales de DevOps de nivel principiante a intermedio que desean aprender a configurar y gestionar un entorno de Kubernetes local utilizando Minikube.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Minikube en su máquina local.
• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Kubernetes.
• Desplegar y gestionar contenedores mediante kubectl y el panel de control de Minikube.
• Configurar soluciones de almacenamiento persistente y red para Kubernetes.
• Utilizar Minikube para desarrollar, probar y depurar aplicaciones.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores de nivel intermedio e ingenieros de DevOps que deseen utilizar Minikube como parte de su flujo de trabajo de desarrollo.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Configurar y administrar un entorno local de Kubernetes utilizando Minikube.
• Comprender cómo desplegar, gestionar y depurar aplicaciones en Minikube.
• Integrar Minikube en sus pipelines de integración continua y despliegue continuo.
• Optimizar su proceso de desarrollo mediante las características avanzadas de Minikube.
• Aplicar mejores prácticas para el desarrollo local de Kubernetes.

Esta formación en vivo con instructor Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean evaluar los enfoques y las herramientas disponibles hoy en día para tomar una decisión inteligente sobre cómo avanzar en la adopción de MLOps dentro de su organización.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar diversos frameworks y herramientas de MLOps.
• Armar el equipo adecuado 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 frameworks de machine learning y servidores para el despliegue en producción.
• Operativizar todo el proceso de Machine Learning de manera que sea reproducible y mantenible.