CI/CD para IA: Automatización de Builds y Despliegues de Modelos Basados en Docker
CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, prueba, contenerización y despliegue de modelos mediante pipelines de integración continua y entrega continua.
Esta formación en vivo con 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.
Formato del curso
- Presentaciones y discusiones técnicas guiadas por el instructor.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación manual.
- Simulaciones realistas de flujos de trabajo CI/CD 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.
Temario del curso
Introducción a CI/CD para Flujos de Trabajo de IA
- Desafíos únicos de los pipelines de entrega de modelos de IA.
- Comparación entre procesos tradicionales de DevOps y MLOps.
- Componentes clave del despliegue automatizado de modelos.
Contenerización de Modelos de IA con Docker
- Diseño de Dockerfiles eficientes para inferencia de ML.
- Gestión de dependencias y artefactos de modelos.
- 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 automatizadas.
Pruebas de Modelos de IA en CI
- Automatización de comprobaciones de integridad de datos.
- Pruebas unitarias e integradas para servicios de modelos.
- Validación de rendimiento y regresión.
Despliegue Automatizado de Servicios de IA Basados en Docker
- Despliegue de contenedores de IA en entornos en la nube.
- Implementación de despliegues tipo blue-green y canary.
- Estrategias de rollback para despliegues fallidos.
Gestión de Versiones y Artefactos de Modelos
- 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
- Seguimiento del rendimiento de pipelines y modelos.
- Alertas para builds fallidos o deriva de modelos (model drift).
- Trazado del comportamiento de inferencia a través de entornos.
Escalado de Pipelines CI/CD para Sistemas de IA
- Parallelización de builds para modelos grandes.
- Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento.
- Integración de ejecutores distribuidos y remotos.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los ciclos de vida de los modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con contenerización en Docker.
- Familiaridad con 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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- Mejorar la observabilidad para respaldar una orquestación inteligente.
Formato del curso
- Demostraciones impartidas por el instructor con análisis técnicos profundos.
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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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- Diseñar estrategias de lanzamiento que se ajusten dinámicamente según datos en tiempo real.
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.
AIOps en Acción: Predicción de Incidentes y Automatización de la Causa Raíz
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- Crear y entrenar modelos de ML para detectar patrones que conducen a fallos del sistema.
- 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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- Comprender los principios y la arquitectura de las plataformas AIOps.
- Correlacionar datos entre registros, métricas y trazas para identificar causas raíz.
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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.
Construcción de un Pipeline AIOps con Herramientas de Código Abierto
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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.
Generación de Pruebas y Predicción de Cobertura Impulsadas por IA
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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.
Cumplimiento Continuo con IA: Gobernanza en CI/CD
14 HorasLa monitorización del cumplimiento asistida por inteligencia artificial es una disciplina que aplica automatización inteligente para detectar, hacer cumplir y validar los requisitos de política a lo largo del ciclo de vida de la entrega de software.
Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que deseen integrar controles de cumplimiento impulsados por IA en sus canalizaciones CI/CD.
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.
GitHub Copilot para Automatización y Productividad en DevOps
14 HorasGitHub Copilot es un asistente de codificación impulsado por inteligencia artificial que ayuda a automatizar tareas de desarrollo, incluyendo operaciones de DevOps como la redacción de configuraciones YAML, GitHub Actions y scripts de implementación.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar GitHub Copilot para optimizar tareas de DevOps, mejorar la automatización y aumentar la productividad.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Utilizar GitHub Copilot para asistir con scripting de shell, configuración y pipelines de CI/CD.
- Aprovechar la finalización de código mediante IA en archivos YAML y GitHub Actions.
- Acelerar los flujos de trabajo de prueba, implementación y automatización.
- Aplicar Copilot de manera responsable comprendiendo sus limitaciones y las mejores prácticas.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- 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 organizarlo.
DevSecOps con IA: Automatización de la seguridad en la cadena de suministro
14 HorasDevSecOps con IA es la práctica de integrar la inteligencia artificial en las cadenas de suministro de DevOps para detectar proactivamente vulnerabilidades, hacer cumplir políticas de seguridad y automatizar acciones de respuesta a lo largo del ciclo de vida de entrega del software.
Esta capacitación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales intermedios de DevOps y seguridad que desean aplicar herramientas y prácticas basadas en IA para mejorar la automatización de la seguridad en las cadenas de suministro de desarrollo y despliegue.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Incrustar herramientas de seguridad impulsadas por IA en las cadenas de suministro CI/CD.
- Utilizar análisis estático y dinámico potenciado por IA para detectar problemas antes.
- Automatizar la detección de secretos, el escaneo de vulnerabilidades del código y el análisis de riesgos de dependencias.
- Habilitar el modelado de amenazas proactivo y el cumplimiento de políticas utilizando técnicas inteligentes.
Formato del curso
- Conferencia 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, comuníquese con nosotros para coordinar.
AIOps empresarial con Splunk, Moogsoft y Dynatrace
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 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.
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) 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.
LLMs y Agentes en Flujos de Trabajo de DevOps
14 HorasLos modelos de lenguaje grandes (LLM) y los marcos de agentes autónomos, como AutoGen y CrewAI, están redefiniendo la forma en que los equipos de DevOps automatizan tareas como el seguimiento de cambios, la generación de pruebas y la clasificación de alertas, simulando una colaboración y toma de decisiones similares a las humanas.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de nivel avanzado que deseen diseñar e implementar flujos de trabajo de automatización DevOps impulsados por modelos de lenguaje grandes (LLM) y sistemas multiagente.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Integrar agentes basados en LLM en flujos de trabajo CI/CD para una automatización inteligente.
- Automatizar la generación de pruebas, el análisis de commits y el resumen de cambios utilizando agentes.
- Coordinar múltiples agentes para clasificar alertas, generar respuestas y proporcionar recomendaciones DevOps.
- Construir flujos de trabajo seguros y mantenibles impulsados por agentes mediante marcos de código abierto.
Formato del curso
- Clase 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 coordinarlo.
Optimización predictiva de compilaciones con aprendizaje automático
14 HorasLa optimización predictiva de compilaciones es la práctica de utilizar el aprendizaje automático para analizar el comportamiento de las compilaciones y mejorar su confiabilidad, velocidad y uso de recursos.
Esta formación en vivo y dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de ingeniería de nivel intermedio que deseen mejorar sus tuberías de compilación mediante la automatización, la predicción y el caché inteligente utilizando técnicas de aprendizaje automático.
Al completar este curso, los asistentes podrán:
- Aplicar técnicas de AM para evaluar patrones de rendimiento de compilaciones.
- Detectar y predecir fallos en las compilaciones basándose en registros históricos de compilación.
- Implementar estrategias de caché impulsadas por AM para reducir los tiempos de compilación.
- Integrar análisis predictivos en flujos de trabajo de CI/CD existentes.
Formato del curso
- Conferencias guiadas por el instructor y discusiones colaborativas.
- Ejercicios prácticos centrados en analizar y modelar datos de compilación.
- Implementación práctica dentro de un entorno de CI/CD simulado.
Opciones de personalización del curso
- Para adaptar esta formación a cadenas de herramientas o entornos específicos, por favor contáctenos para personalizar el programa.
