Cursos de MLOps en Cordoba

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Cordoba (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.

MLOps en Kubernetes es un marco de trabajo para automatizar el entrenamiento, validación, empaquetado y despliegue de modelos de machine learning mediante pipelines contenerizados y flujos de trabajo GitOps.

Esta capacitación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean construir pipelines MLOps automatizados y escalables sobre Kubernetes.

Al completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:

• Diseñar pipelines CI/CD integrales para machine learning.
• Implementar flujos de trabajo GitOps para el despliegue y versionado de modelos.
• Automatizar el entrenamiento, las pruebas y el empaquetado de modelos ML.
• Integrar estrategias de monitoreo, alertas y retroceso (rollback).

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas por el instructor e inmersión técnica en profundidad.
• Ejercicios prácticos que construyen flujos de trabajo CI/CD del mundo real.
• Práctica en laboratorio en vivo desplegando cargas de trabajo de ML en Kubernetes.

Opciones de Personalización del Curso

• Las organizaciones pueden solicitar contenido personalizado alineado con sus herramientas e infraestructura MLOps internas.

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.

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 con instructor Cordoba (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.