MLOps en Kubernetes: Pipelines de CI/CD para Aprendizaje Automático

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia-a-avanzada que desean 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 la gestión de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube e on-premise.
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea 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 podrán:

• Diseñar e implementar arquitecturas de microservicios escalables.
• Desplegar y gestionar aplicaciones en clústeres de Kubernetes.
• Utilizar gráficos Helm para un 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 Kubernetes.

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

Esta formación en vivo impartida por un 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 en Kubernetes, las decisiones de programación y las estrategias de escalado automático.

Al finalizar este programa, los participantes serán capaces de:

• 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 escalado automático inteligente mediante aprendizaje por refuerzo y previsión de métricas.
• Reducir los costes de infraestructura y la latencia mediante la optimización automatizada de recursos.

Formato del curso

• Presentaciones técnicas guiadas por el instructor y discusiones en profundidad.
• Trabajo práctico en 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 la configuración de su plataforma o a los requisitos operativos, póngase en contacto con nosotros para solicitar una personalización.

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, impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de Kubernetes que deseen prepararse para el examen CKS.

Al finalizar esta capacitación, los participantes sabrán cómo proteger entornos de Kubernetes y aplicaciones basadas en contenedores a lo largo de las diferentes etapas del ciclo de vida de una aplicación: construcción, despliegue y ejecución.

Este programa de 7 días ofrece un recorrido completo y práctico hacia el diseño, implementación y operación de aplicaciones nativas de la nube utilizando prácticas modernas de DevOps.

Los participantes explorarán cómo diseñar arquitecturas de microservicios escalables, optimizar entornos de contenedores y gestionar cargas de trabajo en producción mediante Kubernetes. El curso cubre estrategias avanzadas de implementación, 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 operacionales 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 resolución de problemas y acelerar la toma de decisiones operativas.

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

Aprenda los fundamentos de los contenedores, Kubernetes y OpenShift en una formación práctica y basada en ejercicios, diseñada para desarrolladores, ingenieros DevOps y profesionales de TI. Los participantes aprenderán a crear aplicaciones contenidas, desplegar cargas de trabajo, gestionar recursos de Kubernetes y utilizar OpenShift para optimizar la entrega moderna de aplicaciones en entornos de nube e híbridos.

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.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en <ubic> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que deseen utilizar Helm para optimizar el proceso de instalación y gestión de aplicaciones en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Helm.
• Crear builds reproducibles de aplicaciones en Kubernetes.
• Compartir aplicaciones como gráficos (charts) de Helm.
• Ejecutar aplicaciones de terceros guardadas como gráficos de Helm.
• Gestionar las versiones de paquetes de Helm.

Kubeflow es una plataforma de código abierto diseñada para optimizar la construcción, entrenamiento y despliegue de cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML) en Kubernetes.

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

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Prácticas de laboratorio con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden organizar versiones personalizadas de esta formación para alinearse con el conjunto tecnológico y los requisitos de proyectos de tu equipo.

Esta capacitación en vivo con instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y profesionales de DevOps de nivel principiante a intermedio que deseen aprender a configurar y gestionar un entorno local de Kubernetes utilizando Minikube.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Minikube en su máquina local.
• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Kubernetes.
• Implementar y gestionar contenedores mediante kubectl y el panel de control de Minikube.
• Configurar soluciones de almacenamiento persistente y redes para Kubernetes.
• Utilizar Minikube para desarrollar, probar y depurar aplicaciones.

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y ingenieros de DevOps de nivel intermedio que desean utilizar Minikube como parte de su flujo de trabajo de desarrollo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y gestionar un entorno local de Kubernetes utilizando Minikube.
• Comprender cómo implementar, gestionar y depurar aplicaciones en Minikube.
• Integrar Minikube en sus pipelines de integración y despliegue continuos.
• Optimizar su proceso de desarrollo mediante las características avanzadas de Minikube.
• Aplicar las mejores prácticas para el desarrollo de Kubernetes local.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles hoy en día para tomar una decisión informada sobre el camino a seguir al adoptar MLOps dentro de su organización.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas de MLOps.
• Conformar el equipo adecuado con las habilidades necesarias para construir y dar soporte a un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y controlar versiones de los datos que utilizarán los modelos de aprendizaje automático.
• Comprender los componentes de un Pipeline de aprendizaje automático y las herramientas necesarias para construir uno.
• Experimentar con diferentes marcos de trabajo de aprendizaje automático y servidores para su despliegue en producción.
• Operativizar todo el proceso de aprendizaje automático para que sea reproducible y mantenible.