Temario del curso
Introducción a la inferencia de IA con Docker
- Comprensión de las cargas de trabajo de inferencia de IA.
- Ventajas de la inferencia en contenedores.
- Escenarios y restricciones de implementación.
Construcción de contenedores de inferencia de IA
- Selección de imágenes base y marcos de trabajo (frameworks).
- Empaquetado de modelos preentrenados.
- Estructuración del código de inferencia para su ejecución en contenedores.
Aseguramiento de servicios de IA en contenedores
- Minimización de la superficie de ataque de los contenedores.
- Gestión de secretos y archivos sensibles.
- Estrategias seguras de red y exposición de API.
Técnicas de implementación portátil
- Optimización de imágenes para portabilidad.
- Aseguramiento de entornos de ejecución predecibles.
- Gestión de dependencias entre plataformas.
Implementación local y pruebas
- Ejecución de servicios localmente con Docker.
- Depuración de contenedores de inferencia.
- Pruebas de rendimiento y confiabilidad.
Implementación en servidores y máquinas virtuales (VM) en la nube
- Adaptación de contenedores para entornos remotos.
- Configuración del acceso seguro al servidor.
- Despliegue de APIs de inferencia en VMs en la nube.
Uso de Docker Compose para sistemas de IA con múltiples servicios
- Orquestación de la inferencia junto con componentes de soporte.
- Gestión de variables de entorno y configuraciones.
- Escala de microservicios con Compose.
Monitoreo y mantenimiento de servicios de inferencia de IA
- Enfoques de registro (logging) y observabilidad.
- Detección de fallos en los flujos de trabajo de inferencia.
- Actualización y versionado de modelos en producción.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático.
- Experiencia con Python o desarrollo backend.
- Familiaridad con los conceptos fundamentales de contenedores.
Público objetivo
- Desarrolladores.
- Ingenieros backend.
- Equipos que despliegan servicios de IA.
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