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

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.

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

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a profesionales avanzados que desean aplicar técnicas de IA y aprendizaje automático para optimizar el uso de recursos de 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 utilizando 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 análisis en profundidad.
• Práctica con laboratorios 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 su configuración de plataforma o requisitos operativos, póngase en contacto con nosotros para solicitar una personalización.

El programa de Administrador Certificado de Kubernetes (CKA) fue creado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Hoy en día, Kubernetes es una plataforma líder utilizada para la orquestación de contenedores.

NobleProg ha estado impartiendo formación en Docker y Kubernetes desde 2015. Con más de 360 proyectos de formación completados con éxito, nos hemos convertido en una de las empresas de formación más conocidas a nivel mundial en el campo de la contenedorización.

Desde 2019 también ayudamos a nuestros clientes a confirmar su rendimiento en un entorno k8s preparándolos y alentándolos a aprobar los exámenes CKA y CKAD.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a administradores de sistemas y usuarios de Kubernetes que deseen validar 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 que recomendamos participar en ella, incluso si no tiene la intención de presentar el examen CKA.

Formato del curso

• Ponencia interactiva y discusión.
• Muchos 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, póngase en contacto con nosotros para organizarlo.
• Para obtener más información sobre la certificación CKA, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

El programa Desarrollador de Aplicaciones Certificado en Kubernetes (CKAD) ha sido desarrollado por The Linux Foundation y la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), organismo anfitrión de Kubernetes.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que deseen validar 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 obtener experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones con Kubernetes; por lo tanto, recomendamos participar incluso si no tienen 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 ayudamos a nuestros clientes a validar su desempeño en entornos k8s preparándolos y alentándolos a aprobar los exámenes CKA y CKAD.

Formato del curso

• Clases interactivas y discusiones.
• Amplia cantidad de 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.
• Para obtener más información sobre CKAD, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Esta formación en vivo con instructor en Venezuela (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales de Kubernetes que desean prepararse para el examen CKS.

Al final de esta formación, los participantes sabrán cómo asegurar 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 integral y práctico hacia el diseño, despliegue y operación de aplicaciones nativas de 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 cubre estrategias avanzadas de despliegue, 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 operativos del mundo real, incluyendo la respuesta a incidentes, la simulación de fallos y el análisis de la causa raíz. El programa concluye con el uso de herramientas potenciadas por IA para apoyar la resolución de problemas y acelerar la toma de decisiones operativas.

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

Aprenda los fundamentos de los contenedores, Kubernetes y OpenShift mediante una capacitación práctica y con ejercicios hands-on, diseñada para desarrolladores, ingenieros de DevOps y profesionales de TI. Los participantes aprenderán cómo crear aplicaciones contenidas, desplegar cargas de trabajo, gestionar recursos de Kubernetes y utilizar OpenShift para agilizar la entrega de aplicaciones modernas en entornos de nube e híbridos.

Docker es una plataforma de contenerización utilizada para crear entornos reproducibles, portátiles y escalables para sistemas de aprendizaje automático (ML).

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o en las instalaciones) está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar e implementar 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 ML de extremo a extremo 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 una formación personalizada adaptada a necesidades específicas de infraestructura de ML, contáctenos para discutir las opciones.

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.

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

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales principiantes e intermedios que desean construir flujos de trabajo confiables de ML utilizando Kubeflow.

Al finalizar 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 tareas de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizaje automático de manera eficiente usando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Laboratorios prácticos con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo completos de ML.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden organizar versiones personalizadas de esta formación para alinearse con la pila tecnológica y los requisitos de proyecto de su equipo.

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.