Kubeflow en Azure

Este curso de formación en vivo dirigido por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia a avanzada que desean mejorar DeepSeek el rendimiento del modelo, minimizar la latencia y implementar soluciones de IA de manera eficiente utilizando prácticas modernas MLOps.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Optimizar DeepSeek modelos para eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar buenas prácticas para MLOps y versionado de modelos.
• Desplegar DeepSeek modelos en infraestructuras en la nube y locales.
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Este entrenamiento permite a los participantes mejorar sus habilidades en el diseño de soluciones de Microsoft Azure.

Al finalizar este entrenamiento, el participante entenderá las características y capacidades de los servicios de Azure, lo que le permitirá identificar compromisos y tomar decisiones para diseñar soluciones de nube pública e híbrida.

Durante el entrenamiento se definirán las soluciones adecuadas de infraestructura y plataforma para cumplir con los requisitos funcionales, operativos y de implementación a lo largo del ciclo de vida de la solución.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a desarrolladores que deseen aprender cómo construir microservicios en Microsoft Azure Service Fabric (ASF).

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Utilizar ASF como una plataforma para la creación y gestión de microservicios.
• Comprender conceptos y modelos clave de programación de microservicios.
• Crear un clúster en Azure.
• Implementar microservicios en las instalaciones o en la nube.
• Depurar y solucionar problemas de una aplicación de microservicios en ejecución.

El servicio Azure Bot combina el poder del Microsoft Bot Framework y las funciones de Azure para permitir un desarrollo rápido de bots inteligentes.

En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor, los participantes aprenderán cómo crear fácilmente un bot inteligente utilizando Microsoft Azure

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Aprender los fundamentos de los bots inteligentes
• Aprender a crear bots inteligentes utilizando aplicaciones en la nube
• Entender cómo usar el Microsoft Bot Framework, el Bot Builder SDK y el Azure Bot Service
• Comprender cómo diseñar bots usando patrones de bots
• Desarrollar su primer bot inteligente utilizando Microsoft Azure

Audiencia

• Desarrolladores
• Hobbyistas
• Ingenieros
• Profesionales de TI

Formato del curso

• Parte conferencia, parte discusión, ejercicios y mucha práctica hands-on

En este entrenamiento guiado por un instructor (presencial o remoto) los participantes aprenderán los conceptos fundamentales, componentes y servicios de Microsoft Azure mientras crean una aplicación de nube de ejemplo.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los conceptos básicos de Microsoft Azure
• Conocer las diferentes herramientas y servicios de Azure
• Aprender a usar Azure para crear aplicaciones en la nube

Internet of Things (IoT) es una infraestructura de red que conecta objetos físicos y aplicaciones de software de forma inalámbrica, lo que les permite comunicarse entre sí e intercambiar datos a través de comunicaciones de red, computación en la nube y captura de datos. Azure es un conjunto completo de servicios en la nube que ofrece una suite de IoT que consta de soluciones preconfiguradas que ayudan a los desarrolladores a acelerar el desarrollo de proyectos de IoT.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a desarrollar aplicaciones de IoT utilizando Azure.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los fundamentos de la arquitectura de IoT
• Instalación y configuración de Azure IoT Suite
• Conozca los beneficios de usar Azure en la programación de sistemas IoT
• Implementación de varios Azure servicios de IoT (IoT Hub, Functions, Stream Analytics, Power BI, Cosmos DB, DocumentDB, IoT Device Management)
• Cree, pruebe, implemente y solucione problemas de un sistema IoT mediante Azure

Audiencia

• Desarrolladores
• Ingenieros

Formato del curso

• En parte conferencia, en parte discusión, ejercicios y práctica práctica pesada

Nota

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube mediante AWS EKS (Elastic Kubernetes Service).
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a ingenieros que deseen implementar cargas de trabajo de Aprendizaje Automático en un servidor EC2 de AWS.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubernetes, Kubeflow y otros software necesarios en AWS.
• Usar EKS (Elastic Kubernetes Service) para simplificar la inicialización de un clúster de Kubernetes en AWS.
• Crear e implementar una canalización de Kubernetes para automatizar y administrar modelos de ML en producción.
• Entrenar e implementar modelos de ML de TensorFlow en múltiples GPUs y máquinas que funcionan en paralelo.
• Aprovechar otros servicios gestionados por AWS para extender una aplicación de ML.

Kubeflow is an open-source platform designed to streamline building, training, and deploying machine learning workloads on Kubernetes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level professionals who wish to build reliable ML workflows using Kubeflow.

Upon completion of this training, attendees will gain the skills to:

• Navigate the Kubeflow ecosystem and core components.
• Build reproducible workflows with Kubeflow Pipelines.
• Run scalable training jobs on Kubernetes.
• Serve machine learning models efficiently using Kubeflow Serving.

Format of the Course

• Guided presentations and collaborative discussions.
• Hands-on labs with real Kubeflow components.
• Practical exercises to build end-to-end ML workflows.

Course Customization Options

• Customized versions of this training can be arranged to align with your team’s technology stack and project requirements.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean crear, implementar y administrar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure Kubeflow en las instalaciones y en la nube.
• Cree, implemente y administre flujos de trabajo de ML basados en Docker contenedores y Kubernetes.
• Ejecute canalizaciones completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Uso de Kubeflow para generar y administrar cuadernos de Jupyter Notebook.
• Cree entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y entrega de cargas de trabajo en múltiples plataformas.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos que desean ir más allá de la creación de modelos de ML y optimizar el proceso de creación, seguimiento e implementación de modelos de ML.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instale y configure MLflow y las bibliotecas y marcos de ML relacionados.
• Apreciar la importancia de la trazabilidad, la reproducibilidad y la capacidad de implementación de un modelo de ML
• Implemente modelos de ML en diferentes nubes públicas, plataformas o servidores locales.
• Escale el proceso de implementación de ML para dar cabida a varios usuarios que colaboran en un proyecto.
• Configure un registro central para experimentar, reproducir e implementar modelos de ML.

Este curso de formación en vivo guiado por un instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles hoy en día para tomar una decisión inteligente sobre el camino a seguir en la adopción de MLOps dentro de su organización.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos y herramientas de MLOps.
• Formar el equipo adecuado con las habilidades necesarias para construir y soportar un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por modelos de ML.
• Comprender los componentes de una canalización de ML (ML Pipeline) y las herramientas necesarias para construirla.
• Experimentar con diferentes marcos y servidores de aprendizaje automático para su despliegue en producción.
• Operacionalizar el proceso completo de Aprendizaje Automático para que sea reproducible y mantenible.

Este curso dirigido por un instructor, en vivo (en línea o presencial), está destinado a ingenieros de aprendizaje automático que deseen usar Azure Machine Learning y Azure DevOps para facilitar las prácticas de MLOps.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Crear flujos de trabajo y modelos de aprendizaje automático reproducibles.
• Gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático.
• Seguir y reportar el historial de versiones de los modelos, activos y más.
• Desplegar modelos de aprendizaje automático listos para producción en cualquier lugar.

MLOps on Kubernetes is a framework for automating the training, validation, packaging, and deployment of machine learning models using containerized pipelines and GitOps workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level practitioners who wish to build automated, scalable MLOps pipelines on Kubernetes.

After completing this training, participants will be equipped to:

• Design end-to-end CI/CD pipelines for machine learning.
• Implement GitOps workflows for model deployment and versioning.
• Automate training, testing, and packaging of ML models.
• Integrate monitoring, alerting, and rollback strategies.

Format of the Course

• Instructor-guided presentations and technical deep dives.
• Hands-on exercises that build real-world CI/CD workflows.
• Live-lab practice deploying ML workloads to Kubernetes.

Course Customization Options

• Organizations may request tailored content aligned with their internal MLOps tools and infrastructure.