MLOps en Kubernetes: Pipelines de 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.

Kubernetes es una plataforma de orquestación de contenedores ampliamente utilizada para gestionar aplicaciones distribuidas a gran escala.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales avanzados que desean aplicar técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático para optimizar el uso de recursos de Kubernetes, las decisiones de programación y las estrategias de autoescalado.

Al finalizar este programa, los participantes podrán:

• Aplicar modelos de IA/ML para mejorar las decisiones de programación de cargas de trabajo en Kubernetes.
• Utilizar análisis predictivo para optimizar la asignación de CPU, GPU y memoria.
• Implementar autoescalado inteligente mediante aprendizaje por refuerzo y pronóstico de métricas.
• Reducir los costos de infraestructura y la latencia mediante la optimización automatizada de recursos.

Formato del curso

• Presentaciones técnicas guiadas por un instructor y debates en profundidad.
• Trabajo práctico de laboratorio utilizando clústeres reales de Kubernetes.
• Ejercicios prácticos que aplican modelos de IA a escenarios operativos reales.

Opciones de personalización del curso

• Para adaptar este curso a su configuración de plataforma o requisitos operativos, contáctenos para solicitar una personalización.

El programa 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 imparte formación en 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 campo de la contenerización.

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

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a administradores de sistemas y usuarios de Kubernetes que desean confirmar sus conocimientos aprobando el examen CKA.

Por otro lado, la formación 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 realizar el examen CKA.

Formato del Curso

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

Opciones de Personalización del Curso

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

El programa Developer Certified in Kubernetes Application (CKAD) ha sido desarrollado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), anfitriona de Kubernetes.

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

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

NobleProg ha estado impartiendo capacitación de Docker & Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de capacitación completados con éxito, nos hemos convertido en una de las empresas de formación más conocidas a nivel mundial en el campo de la contenerización. Desde 2019 también estamos ayudando a nuestros clientes a confirmar su desempeño en entornos k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

Formato del curso

• Clase interactiva con discusión.
• Gran cantidad de ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Argentina (online o presencial) está dirigida a profesionales de Kubernetes que desean 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 ejecución.

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

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

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

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

Aprenda los fundamentos de contenedores, Kubernetes y OpenShift en una capacitación práctica e interactiva diseñada para desarrolladores, ingenieros DevOps y profesionales de TI. Los participantes aprenderán cómo construir aplicaciones contenerizadas, desplegar cargas de trabajo, gestionar recursos de Kubernetes y utilizar OpenShift para optimizar la entrega de aplicaciones modernas en entornos de nube e híbridos.

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

Este curso en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar e implementar pipelines completos de ML utilizando Docker.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

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

Formato del Curso

• Conferencias interactivas apoyadas por demostraciones prácticas.
• Ejercicios prácticos centrados en la construcción 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 capacitaciones personalizadas alineadas con necesidades específicas de infraestructura de ML, contáctenos para discutir opciones.

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.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para agilizar la creación, el entrenamiento y el despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML) sobre Kubernetes.

Esta formación en vivo con instructor (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que desean construir flujos de trabajo confiables de ML utilizando Kubeflow.

Al completar esta formación, 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.
• Servir modelos de aprendizaje automático de manera eficiente mediante 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 extremo a extremo de ML.

Opciones de personalización del curso

• Pueden adaptarse versiones personalizadas de esta formación para alinearse con el stack tecnológico y los requisitos de proyecto de su equipo.

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.