CI/CD para IA: Automatización de compilaciones y despliegues de modelos basados en Docker
El CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, las pruebas, la contenerización y el despliegue de modelos utilizando pipelines de integración continua y entrega continua.
Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean automatizar los flujos de trabajo de entrega de modelos de IA de extremo a extremo utilizando Docker y plataformas CI/CD.
Al concluir la formación, los participantes podrán:
- Crear pipelines automatizados para construir y probar contenedores de modelos de IA.
- Implementar control de versiones y reproducibilidad para los ciclos de vida de los modelos.
- Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
- Aplicar las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor y debates técnicos.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación práctica.
- Simulaciones realistas de flujos de trabajo CI/CD en un entorno controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo de pipeline personalizados o integraciones de plataformas, por favor contáctenos para adaptar este curso.
Temario del curso
Introducción a CI/CD para flujos de trabajo de IA
- Desafíos únicos de los pipelines de entrega de modelos de IA.
- Comparación de los procesos tradicionales de DevOps y MLOps.
- Componentes clave del despliegue automatizado de modelos.
Contenerización de modelos de IA con Docker
- Diseño de Dockerfiles eficientes para inferencia de ML.
- Gestión de dependencias y artefactos del modelo.
- Construcción de imágenes seguras y optimizadas.
Configuración de pipelines CI/CD
- Opciones de herramientas CI/CD y sus ecosistemas.
- Creación de pipelines para el empaquetado automatizado de modelos.
- Validación de pipelines con verificaciones automatizadas.
Pruebas de modelos de IA en CI
- Automatización de verificaciones de integridad de datos.
- Pruebas unitarias e integration tests para servicios de modelos.
- Validación de rendimiento y regresión.
Despliegue automatizado de servicios de IA basados en Docker
- Despliegue de contenedores de IA en entornos cloud.
- Implementación de despliegues blue-green y canary.
- Estrategias de rollback para despliegues fallidos.
Gestión de versiones de modelos y artefactos
- Uso de registros para el control de versiones de modelos y contenedores.
- Atribución (tagging), firma y promoción de imágenes.
- Coordinación de actualizaciones de modelos a través de servicios.
Monitoreo y observabilidad en CI/CD para IA
- Rastreo del rendimiento de pipelines y modelos.
- Alertas ante compilaciones fallidas o desviación (drift) del modelo.
- Rastreo del comportamiento de inferencia a través de entornos.
Escalar pipelines CI/CD para sistemas de IA
- Paralelización de compilaciones para modelos grandes.
- Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento.
- Integración de runners distribuidos y remotos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los ciclos de vida de los modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con la contenerización de Docker.
- Familiaridad con los conceptos y pipelines de CI/CD.
Audiencia objetivo
- Ingenieros DevOps.
- Equipos MLOps.
- Ingenieros de operaciones de IA (AI Ops).
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
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- Integrar procesos de alertas y remediación en plataformas existentes.
- Implementar y escalar pipelines inteligentes de AIOps en entornos de producción.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Numerosos 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 coordinar los detalles.
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Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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- Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando exclusivamente componentes de código abierto.
- Recolectar y normalizar datos provenientes de registros (logs), métricas y rastros (traces).
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para detectar anomalías y predecir incidentes.
- Automatizar las alertas y las acciones de remediación mediante herramientas de código abierto.
Formato del curso
- Clase interactiva y sesiones de discusión.
- Numerosos ejercicios y actividades prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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Al completar este taller, los participantes estarán preparados para:
- Aprovechar modelos de IA para generar escenarios efectivos de pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo.
- Analizar bases de código utilizando aprendizaje automático para detectar posibles puntos ciegos en la cobertura.
- Integrar la generación de pruebas basada en IA en flujos de trabajo CI/CD.
- Optimizar las estrategias de prueba basándose en análisis predictivos de fallos.
Formato del Curso
- Conferencias técnicas guiadas respaldadas por experiencias expertas.
- Sesiones de práctica basadas en escenarios y ejercicios prácticos.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de prueba controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si necesita adaptar esta formación a su cadena de herramientas o flujos de trabajo, contáctenos para coordinarlo.
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Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a profesionales de QA y DevOps de nivel intermedio que deseen aplicar herramientas de IA para automatizar y escalar el control de calidad en flujos de trabajo de integración y despliegue continuos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización basadas en IA.
- Integrar puertas de calidad inteligentes en los pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar la IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad (flakiness) en las pruebas.
- Optimizar el tiempo y la cobertura de las pruebas en proyectos ágiles de rápido crecimiento.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Operaciones autónomas con agentes de IA
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Al completar esta capacitación, los asistentes estarán capacitados para:
- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante las compilaciones del software.
- Utilizar motores de política inteligentes para aplicar normas regulatorias, de seguridad y de licenciamiento.
- Detectar automáticamente la desviación de configuraciones y las desviaciones en general.
- Incorporar informes de cumplimiento en tiempo real en los flujos de trabajo de entrega.
Formato del Curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, respaldadas por ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de cumplimiento en CI/CD.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si su organización requiere integraciones de cumplimiento a medida, contáctenos para coordinar la implementación.
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14 HorasLas plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades potentes para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresarial de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad existente y en sus flujos de trabajo operativos.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura de AIOps unificada.
- Correlacionar métricas, registros y eventos a través de sistemas distribuidos utilizando análisis impulsados por inteligencia artificial.
- Automatizar la detección de incidentes, su priorización y la respuesta con flujos de trabajo nativos y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (tiempo medio de resolución) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- 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.
Implementación de AIOps con Prometheus, Grafana y ML
14 HorasPrometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) potencia estas herramientas con insights predictivos e inteligentes para automatizar las decisiones operativas.
Esta formación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo mediante la integración de prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad a través de sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y la predicción (forecasting).
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en insights predictivos.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos 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 organizarlo.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de LLM en producción
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir canales operativos robustos para aplicaciones impulsadas por LLM a gran escala.
Seguridad de IA y Pruebas de intrusión en IA
14 HorasEste entrenamiento en vivo impartido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigido a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones impulsadas por LLM.
