Temario del curso
Fundamentos de la Contenedorización para MLOps
- Comprensión de los requisitos del ciclo de vida de ML
- Conceptos clave de Docker para sistemas de ML
- Mejores prácticas para entornos reproducibles
Construcción de Pipelines de Entrenamiento de ML Contenedorizados
- Empaquetado del código de entrenamiento de modelos y sus dependencias
- Configuración de trabajos de entrenamiento utilizando imágenes de Docker
- Gestión de conjuntos de datos y artefactos en contenedores
Contenedorización de la Validación y Evaluación de Modelos
- Reproducción de entornos de evaluación
- Automatización de flujos de trabajo de validación
- Captura de métricas y registros desde contenedores
Inferencia y Servidorización Contenedorizadas
- Diseño de microservicios de inferencia
- Optimización de contenedores de tiempo de ejecución para producción
- Implementación de arquitecturas de servidorización escalables
Orquestación de Pipelines con Docker Compose
- Coordinación de flujos de trabajo de ML multi-contenedor
- Aislamiento de entornos y gestión de configuración
- Integración de servicios de soporte (p. ej., seguimiento, almacenamiento)
Versionado de Modelos de ML y Gestión del Ciclo de Vida
- Seguimiento de modelos, imágenes y componentes del pipeline
- Entornos de contenedores con control de versiones
- Integración de MLflow o herramientas similares
Despliegue y Escalado de Cargas de Trabajo de ML
- Ejecución de pipelines en entornos distribuidos
- Escala de microservicios utilizando enfoques nativos de Docker
- Monitorización de sistemas de ML contenedorizados
CI/CD para MLOps con Docker
- Automatización de la compilación y el despliegue de componentes de ML
- Pruebas de pipelines en entornos de preproducción contenedorizados
- Garantía de la reproducibilidad y las reversiones
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Experiencia con Python para el desarrollo de datos o modelos
- Conocimiento de los fundamentos de los contenedores
Audiencia
- Ingenieros de MLOps
- Especialistas en DevOps
- Equipos de plataformas de datos
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