Docker Avanzado

Docker es una plataforma de contenerización que permite crear entornos consistentes, portátiles y reproducibles para cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático.

Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales con conocimientos intermedios que deseen empaquetar bases de código, dependencias y modelos de ML utilizando Docker, garantizando flujos de trabajo fiables desde el desarrollo hasta la producción.

Al completar este curso, los participantes podrán:

• Crear y gestionar imágenes de Docker adaptadas para aplicaciones de IA y ML.
• Contenerizar tuberías de aprendizaje automático, herramientas y dependencias.
• Optimizar los entornos de Docker para mejorar el rendimiento y la portabilidad.
• Implementar servicios de ML contenerizados en diferentes entornos de ejecución.

Formato del curso

• Demostraciones conceptuales acompañadas de discusión guiada.
• Ejercicios prácticos centrados en tareas reales de contenerización.
• Implementación práctica utilizando entornos Docker en laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para personalizar esta formación según el entorno de su organización, póngase en contacto con nosotros para coordinar los detalles.

CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, las pruebas, la contenerización y el despliegue de modelos mediante pipelines de integración continua y entrega continua.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen automatizar los flujos de trabajo completos de entrega de modelos de IA utilizando Docker y plataformas CI/CD.

Al finalizar la formación, los participantes serán capaces de:

• Crear pipelines automatizados para construir y probar contenedores de modelos de IA.
• Implementar control de versiones y reproducibilidad para los ciclos de vida de los modelos.
• Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
• Aplicar las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).

Formato del curso

• Presentaciones y discusiones técnicas guiadas por el instructor.
• Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación práctica.
• Simulaciones de flujos de trabajo CI/CD realistas en un entorno controlado.

Opciones de personalización del curso

• Si su organización requiere flujos de trabajo de pipelines personalizados o integraciones con plataformas específicas, contáctenos para adaptar este curso.

El programa del Administrador Certificado de Kubernetes (CKA) fue creado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Kubernetes es hoy en día una plataforma líder utilizada para la orquestación de contenedores.

NobleProg imparte formación sobre 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 e incentivándolos para aprobar los exámenes CKA y CKAD.

Esta formación en vivo impartida por instructores (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 la administración de Kubernetes; por lo tanto, recomendamos participar en ella, incluso si no tienen la intención de presentar el examen CKA.

Formato del curso

• Lección 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, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
• Para obtener más información sobre la certificación CKA, por favor visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

El programa de Desarrollador de Aplicaciones Certificado de Kubernetes (CKAD) ha sido desarrollado por La Fundación Linux y la Fundación Cloud Native Computing Foundation (CNCF), anfitriona de Kubernetes.

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

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

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

Formato del Curso

• Clase interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Ejecución práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

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

Esta formación en vivo con instructores en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean utilizar Docker para implementar y gestionar software como contenedores en lugar de como software tradicional independiente.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Docker.
• Comprender e implementar la contenerización de software.
• Gestionar aplicaciones basadas en Docker.
• Conectar en red distintas aplicaciones y sistemas de Docker.
• Comprender y editar registros (registries) de Docker.

Aprenda a construir, desplegar y administrar entornos contenerizados utilizando Docker, Kubernetes y OpenShift. Esta formación práctica de cinco días cubre imágenes de contenedores, cargas de trabajo de Kubernetes, red de clústeres, almacenamiento, seguridad, monitoreo y administración práctica de OpenShift. Los participantes adquieren las habilidades necesarias para operar plataformas de contenedores modernas y resolver problemas en aplicaciones a lo largo de entornos de desarrollo y producción.

En esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (presencial o remota), los participantes aprenderán cómo crear y gestionar contenedores Docker, para luego implementar una aplicación de demostración dentro de un contenedor. Los participantes también aprenderán a automatizar, escalar y gestionar sus aplicaciones contenerizadas dentro de un clúster de Kubernetes. Finalmente, la formación aborda temas más avanzados, guiando a los participantes por el proceso de seguridad, escalado y monitoreo de un clúster de Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Implementar un servidor y una aplicación web contenerizados.
• Construir y gestionar imágenes de Docker.
• Configurar un clúster de Docker y Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para implementar y gestionar una aplicación web en clúster.
• Garantizar la seguridad, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

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

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y operationalizar pipelines completos de ML utilizando Docker.

Al completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de extremo a extremo de ML utilizando 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 formación personalizada alineada con necesidades específicas de infraestructura de ML, contáctenos para discutir las opciones.

Objetivos de la formación: Adquirir conocimientos teóricos y prácticos sobre Docker y Kubernetes.

La aceleración de GPU es fundamental para ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje profundo de alto rendimiento de manera escalable y eficiente.

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor (en línea o presencial), está dirigido a profesionales técnicos de nivel intermedio que deseen configurar, optimizar y ejecutar cargas de trabajo de IA habilitadas para GPU dentro de contenedores Docker.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Crear y ejecutar contenedores habilitados para GPU para entrenamiento e inferencia.
• Configurar CUDA, controladores (drivers) y bibliotecas de tiempo de ejecución para flujos de trabajo de IA en contenedores.
• Optimizar la asignación de recursos y el aislamiento para aplicaciones intensivas en GPU.
• Desplegar servicios de aprendizaje profundo escalables y en contenedores en entornos de producción.

Formato del curso

• Instrucción interactiva respaldada por demostraciones del mundo real.
• Práctica centrada en ejercicios enfocados en el desarrollo habilitado para GPU.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para capacitaciones a medida que se alineen con su infraestructura o pila de GPU, por favor contáctenos para coordinar.

El despliegue de IA híbrida consiste en ejecutar inferencia de IA a través de entornos de nube, locales y edge, utilizando flujos de trabajo unificados basados en contenedores.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar sistemas de inferencia de IA distribuidos en entornos heterogéneos.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Construir servicios de IA contenerizados, seguros y escalables para entornos multiubicación.
• Desplegar cargas de trabajo de inferencia de IA en la nube, servidores locales y dispositivos edge utilizando Docker.
• Integrar herramientas de orquestación para automatizar las operaciones de IA distribuida.
• Optimizar la latencia, confiabilidad y resiliencia de la inferencia en diversas infraestructuras.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones lideradas por expertos.
• Amplia práctica hands-on y ejercicios aplicados.
• Experimentación en el mundo real mediante un entorno de laboratorio en vivo controlado.

Opciones de Personalización del Curso

• Para ajustes personalizados que alineen este curso con la infraestructura o los casos de uso de su organización, contáctenos para personalizar la formación.

En este curso en vivo con instructor en Ecuador (presencial o remoto), los participantes aprenderán cómo desplegar una colección de servidores de ejemplo dentro de contenedores, automatizar, escalar y gestionar sus servidores contenerizados dentro de un clúster de Kubernetes. El curso aborda temas más avanzados, guiando a los participantes por el proceso de securización, configuración de red y monitoreo de un clúster de Kubernetes.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar y ejecutar un contenedor Docker.
• Desplegar bases de datos y servidores contenerizados.
• Configurar un clúster de Docker y Kubernetes.
• Utilizar Kubernetes para desplegar y gestionar diferentes entornos dentro del mismo clúster.
• Sécurizar, escalar y monitorear un clúster de Kubernetes.

En este entrenamiento en vivo con instructor en Ecuador, los participantes aprenderán los fundamentos para construir microservicios utilizando Spring Cloud y Docker. El conocimiento de los participantes se pondrá a prueba mediante ejercicios y el desarrollo paso a paso de microservicios de ejemplo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los fundamentos de los microservicios.
• Utilizar Docker para construir contenedores para aplicaciones de microservicios.
• Construir e implementar microservicios en contenedores usando Spring Cloud y Docker.
• Integrar microservicios con servicios de descubrimiento y el API Gateway de Spring Cloud.
• Utilizar Docker Compose para pruebas de integración de extremo a extremo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros DevOps de nivel intermedio que deseen construir, implementar y gestionar microservicios utilizando Spring Cloud y Docker.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Desarrollar microservicios usando Spring Boot y Spring Cloud.
• Contenerizar aplicaciones con Docker y Docker Compose.
• Implementar descubrimiento de servicios, pasarelas API y comunicación entre servicios.
• Monitorizar y asegurar los microservicios en entornos de producción.
• Implementar y orquestar microservicios utilizando Kubernetes.

OpenShift es una de las plataformas líderes basadas en Kubernetes para implementar y gestionar aplicaciones contenerizadas en entornos de nube, híbridos y locales.

Esta formación práctica enseña a los participantes cómo instalar, administrar y resolver problemas en clústeres de OpenShift mientras aplican mejores prácticas de seguridad, redes y almacenamiento. A través de ejercicios prácticos, los participantes adquieren las habilidades necesarias para gestionar con confianza entornos de OpenShift listos para producción.