CI/CD para IA: Automatización de la construcción y despliegue de modelos basados en Docker
CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, las pruebas, la contenerización y el despliegue de modelos utilizando pipelines de integración continua y entrega continua.
Esta formación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales con nivel intermedio que deseen automatizar los flujos de trabajo de extremo a extremo para la entrega de modelos de IA mediante Docker y plataformas CI/CD.
Al finalizar la formación, los participantes podrán:
- Crear pipelines automatizados para la construcción y prueba de 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 guiadas por el instructor y discusiones técnicas.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación hands-on.
- Simulaciones realistas de flujos de trabajo CI/CD en un entorno controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo de pipelines personalizados o integraciones específicas de plataformas, contáctenos para adaptar este curso a sus necesidades.
Temario del curso
Introducción a CI/CD para flujos de trabajo de IA
- Desafíos únicos en las pipelines de entrega de modelos de IA.
- Comparación entre procesos tradicionales de DevOps y MLOps.
- Componentes fundamentales del despliegue automatizado de modelos.
Contenerización de modelos de IA con Docker
- Diseño de archivos Dockerfile eficientes para inferencia de ML.
- Gestión de dependencias y artefactos del modelo.
- Construcción de imágenes seguras y optimizadas.
Configuración de pipelines CI/CD
- Opciones de herramientas CI/CD y sus ecosistemas.
- Construcción de pipelines para el empaquetado automatizado de modelos.
- Validación de pipelines mediante comprobaciones automáticas.
Pruebas de modelos de IA en CI
- Automatización de verificaciones de integridad de datos.
- Pruebas unitarias e integradas para servicios de modelos.
- Validación del rendimiento y detección de regresiones.
Despliegue automatizado de servicios de IA basados en Docker
- Despliegue de contenedores de IA en entornos cloud.
- Implementación de despliegues progresivos tipo blue-green y canary.
- Estrategias de reversión (rollback) ante fallos en el despliegue.
Gestión de versiones y artefactos de modelos
- Uso de registros para el control de versiones de modelos y contenedores.
- Atribución (tagging), firma y promoción de imágenes.
- Coordinación de actualizaciones de modelos entre servicios.
Monitoreo y observabilidad en CI/CD para IA
- Seguimiento del rendimiento de la pipeline y de los modelos.
- Alertas ante fallos en la construcción o deriva (drift) del modelo.
- Rastreo del comportamiento de inferencia a través de diferentes entornos.
Escalar pipelines CI/CD para sistemas de IA
- Paralelización de la construcción para modelos grandes.
- Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento.
- Integración de agentes distribuidos y remotos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los ciclos de vida de los modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con la contenerización mediante Docker.
- Familiaridad con los conceptos y pipelines de CI/CD.
Público objetivo
- Ingenieros de DevOps.
- Equipos de MLOps.
- Ingenieros de AI Ops.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Demostraciones impartidas por el instructor con análisis técnicos profundos.
- Escenarios prácticos centrados en la experimentación de despliegues.
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Opciones de Personalización del Curso
- Las integraciones personalizadas, el soporte para la cadena de herramientas o la alineación de flujos de trabajo se pueden organizar a petición.
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Formato del Curso
- Discusiones guiadas respaldadas por escenarios del mundo real.
- Ejercicios prácticos que enfatizan estrategias de lanzamiento mejoradas con IA.
- Implementación práctica en un entorno simulado de banderas de funcionalidad y pruebas canary.
Opciones de Personalización del Curso
- Para organizar contenido personalizado o integrar herramientas específicas de la organización, por favor contáctenos.
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- Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas multifuente.
- Integrar procesos de alertas y remediación en plataformas existentes.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Mucha práctica y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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Formato del Curso
- Lección interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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- Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
- Recopilar y normalizar datos procedentes de registros, métricas y trazas.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
- Automatizar las alertas y la remediación mediante herramientas de código abierto.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
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Tras completar este taller, los participantes estarán preparados para:
- Aprovechar modelos de IA para generar escenarios efectivos de pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo.
- Analizar bases de código utilizando aprendizaje automático para detectar posibles puntos ciegos en la cobertura.
- Integrar la generación de pruebas basada en IA en los flujos de trabajo de CI/CD.
- Optimizar las estrategias de prueba basándose en análisis predictivos de fallos.
Formato del Curso
- Conferencias técnicas guiadas con apoyo de conocimientos expertos.
- Sesiones prácticas basadas en escenarios y ejercicios prácticos.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de prueba controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si necesita que esta formación se adapte a su cadena de herramientas o flujos de trabajo, contáctenos para coordinarlo.
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Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de QA y DevOps de nivel intermedio que desean aplicar herramientas de IA para automatizar y escalar la garantía de calidad en flujos de integración y despliegue continuos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización impulsadas por IA.
- Integrar puertas de QA inteligentes en pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar la IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad de las pruebas.
- Optimizar el tiempo y la cobertura de las pruebas en proyectos ágiles de rápida evolución.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Gran cantidad de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
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Al finalizar esta formación, los participantes estarán capacitados para:
- Aplicar comprobaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante las compilaciones de software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para hacer cumplir estándares regulatorios, de seguridad y de licencia.
- Detectar automáticamente la deriva de configuración y las desviaciones.
- Incorporar informes de cumplimiento en tiempo real a los flujos de trabajo de entrega.
Formato del Curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, respaldadas por ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de cumplimiento en CI/CD.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si su organización requiere integraciones de cumplimiento personalizadas, por favor contáctenos para organizarlo.
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14 HorasLas plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades potentes para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresarial de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura AIOps unificada.
- Correlacionar métricas, registros y eventos a través de sistemas distribuidos utilizando análisis basados en IA.
- Automatizar la detección, priorización y respuesta a incidentes con flujos de trabajo incorporados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de reparación) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Implementación de AIOps con Prometheus, Grafana y ML
14 HorasPrometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) potencia estas herramientas mediante insights predictivos e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y la predicción.
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
LLMOps: Operaciones y Gobernanza de Modelos de Lenguaje Grande en Producción
14 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor, en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a escala.
Seguridad de IA y Evaluación de Exposición (Red Teaming) en IA
14 HorasEsta formación en vivo con instrucción presencial en Ecuador (en línea o in situ) está dirigida a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones impulsadas por LLM.
