CI/CD para IA: Automatización de la construcción y el despliegue de modelos basados en Docker
CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado de modelos, las pruebas, la contenerización y el despliegue 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 desean automatizar los flujos de trabajo completos para la entrega de modelos de IA utilizando Docker y plataformas CI/CD.
Al finalizar la capacitación, los participantes podrán:
- Crear pipelines automatizados para construir y probar contenedores de modelos de IA.
- Implementar el control de versiones y la reproducibilidad en 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.
Formato del curso
- Presentaciones dirigidas por instructores y discusiones técnicas.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación en entornos reales.
- Simulaciones de flujos de trabajo CI/CD realistas en un entorno controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo personalizados o integraciones específicas con plataformas, contáctenos para adaptar este curso a sus necesidades.
Temario del curso
Introducción a los flujos de trabajo CI/CD para IA
- Desafíos únicos en las tuberías de entrega de modelos de IA.
- Comparación entre los procesos tradicionales de DevOps y MLOps.
- Componentes clave del despliegue automatizado de modelos.
Contenerización de modelos de IA con Docker
- Diseño de archivos Docker 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.
- Creación de pipelines para el empaquetado automatizado de modelos.
- Validación de los pipelines mediante verificaciones automáticas.
Prueba de modelos de IA en la fase de Integración Continua (CI)
- Automatización de las comprobaciones de integridad de los datos.
- Pruebas unitarias e integración 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 en la nube.
- Implementación de despliegues azul/verde y canario.
- Estrategias de reversión para despliegues fallidos.
Gestión de versiones de modelos y artefactos
- Uso de registros para el control de versiones de modelos y contenedores.
- Etiquetado, firma y promoción de imágenes.
- Coordinación de actualizaciones de modelos entre servicios.
Monitoreo y observabilidad en CI/CD para IA
- Rastreo del rendimiento del pipeline y de los modelos.
- Alertas ante fallos en las construcciones o deriva de modelos.
- Trazabilidad del comportamiento de inferencia en diferentes entornos.
Escalar pipelines CI/CD para sistemas de IA
- Paralelización de construcciones para modelos grandes.
- Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento.
- Integración de ejecutores distribuidos y remotos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento 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 DevOps.
- Equipos de MLOps.
- Ingenieros AI-ops.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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- Se pueden organizar integraciones personalizadas, soporte para la cadena de herramientas o alineación de flujos de trabajo mediante solicitud.
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Formato del curso
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- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
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Formato del Curso
- Discusiones guiadas apoyadas por escenarios del mundo real.
- Ejercicios prácticos centrados en estrategias de lanzamiento mejoradas con IA.
- Implementación práctica en un entorno simulado de feature flags y pruebas canary.
Opciones de Personalización del Curso
- Para organizar contenido adaptado o integrar herramientas específicas de la organización, contáctenos.
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- Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de logs y métricas de múltiples fuentes.
- Integrar procesos de alerta y corrección en plataformas existentes.
- Implementar y escalar flujos de AIOps inteligentes en entornos de producción.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusión grupal.
- Numerosos 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 coordinar.
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Formato del curso
- Clase interactiva y debate.
- Numerosos 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, contáctenos para coordinarla.
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- Diseñar una arquitectura AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
- Recopilar y normalizar datos provenientes de registros (logs), métricas y trazas.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
- Automatizar alertas y remedios utilizando herramientas de código abierto.
Formato del Curso
- Clase interactiva con debate.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- 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 coordinarlo.
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Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que desean aplicar técnicas de IA para generar pruebas automáticamente y anticipar las zonas donde la cobertura podría ser deficiente.
Al finalizar este taller, los participantes estarán capacitados 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 flujos de trabajo de CI/CD.
- Optimizar las estrategias de prueba basándose en el análisis predictivo de fallos.
Formato del curso
- Conferencias técnicas guiadas respaldadas por conocimientos especializados.
- Sesiones de práctica 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, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
Automatización de QA impulsada por IA en CI/CD
14 HorasLa automatización de QA impulsada por IA mejora las pruebas tradicionales mediante la generación inteligente de casos de prueba, optimizando la cobertura de regresión e integrando puertas de calidad inteligentes en los pipelines de CI/CD para garantizar una entrega de software escalable y confiable.
Esta formación en vivo con instructores (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 aseguramiento de calidad en flujos de trabajo de integración y despliegue continuos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización basadas en 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 (flakiness).
- Optimizar el tiempo y la cobertura de las pruebas en proyectos ágiles de rápido crecimiento.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas 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 coordinarla.
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Tras completar esta formación, los asistentes estarán capacitados para:
- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante las compilaciones del software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para hacer cumplir los estándares regulatorios, de seguridad y de licencias.
- Detectar automáticamente la deriva de configuración y las desviaciones.
- Incorporar informes de cumplimiento en tiempo real en los flujos de trabajo de entrega.
Formato del Curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, apoyadas por ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de cumplimiento 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, contáctenos para coordinarlo.
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Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que deseen integrar herramientas de AIOps en sus stacks de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura unificada de AIOps.
- Correlacionar métricas, registros (logs) y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsados por 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 resolución) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos 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, contáctenos para concertar los arreglos necesarios.
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14 HorasPrometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) mejora estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio en observabilidad que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta capacitación, 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 previsión.
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchas actividades prácticas y ejercicios.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarlo.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de modelos de lenguaje grande en producción
14 HorasEsta formación en vivo, impartida por un instructor, se realiza en Venezuela (en línea o presencial) y está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a gran escala.
Seguridad de ML y Red Teaming en IA
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de seguridad y de ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones potenciadas por LLM.
