Temario del curso
Introducción a la Contenedorización para IA y ML
- Conceptos básicos de la contenedorización
- Por qué los contenedores son ideales para cargas de trabajo de ML
- Diferencias clave entre contenedores y máquinas virtuales
Trabajo con Imágenes y Contenedores de Docker
- Comprensión de imágenes, capas y registros
- Gestión de contenedores para experimentación de ML
- Uso eficiente de la CLI de Docker
Empaquetado de Entornos de ML
- Preparación de bases de código de ML para contenedorización
- Gestión de entornos y dependencias de Python
- Integración de soporte CUDA y GPU
Creación de Dockerfiles para Aprendizaje Automático
- Estructuración de Dockerfiles para proyectos de ML
- Mejores prácticas para el rendimiento y la mantenibilidad
- Uso de compilaciones de múltiples etapas
Contenedorización de Modelos y Flujos de Trabajo de ML
- Empaquetado de modelos entrenados en contenedores
- Estrategias de gestión de datos y almacenamiento
- Despliegue de flujos de trabajo de extremo a extremo reproducibles
Ejecución de Servicios de ML en Contenedores
- Exposición de puntos finales de API para inferencia de modelos
- Escalar servicios con Docker Compose
- Monitoreo del comportamiento en tiempo de ejecución
Consideraciones de Seguridad y Cumplimiento
- Asegurar configuraciones de contenedor seguras
- Gestión de accesos y credenciales
- Manejo de activos de ML confidenciales
Despliegue en Entornos de Producción
- Publicación de imágenes en registros de contenedores
- Despliegue de contenedores en configuraciones locales o en la nube
- Gestión de versiones y actualizaciones de servicios de producción
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- Experiencia con Python o lenguajes de programación similares.
- Familiaridad con las operaciones básicas de la línea de comandos de Linux.
Audiencia
- Ingenieros de ML que despliegan modelos a producción.
- Científicos de datos que gestionan entornos de experimentación reproducibles.
- Desarrolladores de IA que construyen aplicaciones contenedorizadas a escala.
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