MLOps en Kubernetes: Pipelines CI/CD para Machine Learning

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado que cuenten con experiencia intermedia-avanzada y deseen 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 serán capaces de:

• Optimizar los modelos DeepSeek en términos de eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar buenas prácticas para MLOps y versionado de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube y locales (on-premise).
• Monitorear, mantener y escalar las soluciones de IA de forma efectiva.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, se realiza en Venezuela (en línea o presencial) y está dirigida a ingenieros de plataformas y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen dominar el escalamiento de aplicaciones utilizando microservicios y Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Venezuela (en línea o en las instalaciones) está dirigida a los profesionales de Kubernetes que deseen prepararse para el examen CKS.

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

Este programa de 7 días ofrece un recorrido integral y práctico hacia el diseño, despliegue y operación de aplicaciones nativas en la nube mediante prácticas modernas de DevOps.

Los participantes explorarán cómo diseñar arquitecturas de microservicios escalables, optimizar entornos de contenedores y gestionar cargas de trabajo en producción utilizando Kubernetes. El curso abarca estrategias avanzadas de despliegue, automatización basada en GitOps y prácticas de observabilidad para garantizar la fiabilidad y el rendimiento del sistema.

Se pone un fuerte énfasis en los desafíos operativos del mundo real, incluida la respuesta a incidentes, la simulación de fallos y el análisis de causas 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 comprenderán claramente cómo construir, desplegar, monitorear y mantener sistemas distribuidos resilientes en un entorno basado en Kubernetes.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta capacitación presencial, guiada por un instructor en Venezuela (en línea o en sitio), está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que desean construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Kubeflow en local (on-premise) y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en arquitecturas diversas y entornos en la nube.
• Utilizar Kubeflow para generar y gestionar notebooks de Jupyter.
• Crear cargas de trabajo de entrenamiento, ajuste de hiperparámetros y servicio de modelos (serving) en múltiples plataformas.

Esta formación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y profesionales de DevOps de nivel principiante e intermedio que desean aprender cómo configurar y administrar un entorno local de Kubernetes utilizando Minikube.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar Minikube en su máquina local.
• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Kubernetes.
• Desplegar y gestionar contenedores usando 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, impartida por instructores en Venezuela (en línea o presencial), está dirigida a desarrolladores e ingenieros DevOps de nivel intermedio que deseen utilizar Minikube como parte de su flujo de trabajo de desarrollo.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

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

Esta capacitación en vivo dirigida por instructores en Venezuela (en línea o presencial) está orientada a ingenieros que desean 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 capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar diversos marcos y herramientas de MLOps.
• Armar el equipo adecuado con las habilidades necesarias para construir y mantener un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar datos para su uso por 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 aprendizaje automático y servidores para el despliegue a producción.
• Operativizar todo el proceso de aprendizaje automático para que sea reproducible y mantenible.