MLOps en Kubernetes: Pipelines de CI/CD para Machine Learning

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA de nivel avanzado y científicos de datos con experiencia intermedia a avanzada que 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 las mejores prácticas para MLOps y la versión de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube y on-premise.
• Monitorear, mantener y escalar las soluciones de IA de manera efectiva.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de plataformas y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen dominar el escalamiento de aplicaciones mediante microservicios y Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Diseñar e implementar arquitecturas de microservicios escalables.
• Desplegar y gestionar aplicaciones en clústeres de Kubernetes.
• Utilizar 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.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel avanzado que deseen aplicar técnicas de inteligencia artificial 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 podrán:

• Aplicar modelos de IA/AP a las decisiones de programación de cargas de trabajo en Kubernetes.
• Utilizar análisis predictivos para optimizar la asignación de CPU, GPU y memoria.
• Implementar escalado automático inteligente mediante aprendizaje por refuerzo y previsión de métricas.
• Reducir los costos e infraestructura y la latencia mediante la optimización automatizada de recursos.

Formato del curso

• Presentaciones técnicas guiadas por el instructor y discusiones en profundidad.
• Práctica de laboratorio con clústeres reales de Kubernetes.
• Ejercicios prácticos aplicando modelos de IA a escenarios operativos reales.

Opciones de personalización del curso

• Para adaptar este curso a su configuración de plataforma o requisitos operativos, contáctenos para solicitar la personalización.

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

Kubernetes es hoy en día 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 desempeño en un entorno de k8s preparándolos e incentivando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

Esta formación en vivo con instrucción presencial (en línea o in situ) está dirigida a Administradores de Sistemas y usuarios de Kubernetes que desean confirmar 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, incluso si no tiene la intención de presentar el examen CKA.

Formato del Curso

• Ponencia interactiva y debate.
• 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, contáctenos para organizarlo.
• Para obtener más información sobre la certificación CKA, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-administrator-cka

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

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean demostrar sus habilidades en el diseño, construcción, configuración y exposición de aplicaciones nativas para la nube en Kubernetes.

Por otra parte, la capacitación también se centra en adquirir experiencia práctica en el desarrollo de aplicaciones con Kubernetes, por lo que recomendamos participar en ella, incluso si no tienes la intención de presentarte al 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 conocidas a nivel mundial en el campo de la contenedorización. Desde 2019, también ayudamos a nuestros clientes a demostrar su desempeño en un entorno k8s preparándolos y fomentando que aprueben los exámenes CKA y CKAD.

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 capacitación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
• Para obtener más información sobre CKAD, visite: https://training.linuxfoundation.org/certification/certified-kubernetes-application-developer-ckad/

Este entrenamiento en vivo, impartido por un instructor en Guatemala (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de Kubernetes que desean prepararse para el examen CKS.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes sabrán cómo asegurar entornos de Kubernetes y aplicaciones basadas en contenedores durante las diferentes etapas del ciclo de vida de una aplicación: construcción, despliegue y ejecución.

Este programa de 7 días ofrece un recorrido práctico e integral para diseñar, implementar y operar aplicaciones nativas en la nube utilizando prácticas modernas de DevOps.

Los participantes explorarán cómo diseñar arquitecturas de microservicios escalables, optimizar entornos de contenedores y gestionar cargas de trabajo en producción mediante Kubernetes. El curso aborda estrategias avanzadas de implementación, 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, incluyendo la respuesta a incidentes, la simulación de fallos y el análisis de causa 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 tendrán una comprensión clara de cómo construir, implementar, monitorear y mantener sistemas distribuidos resilientes en un entorno basado en Kubernetes.

Aprenda los fundamentos de contenedores, Kubernetes y OpenShift en una formación práctica y manual diseñada para desarrolladores, ingenieros de DevOps y profesionales de TI. Los participantes aprenderán cómo construir aplicaciones en contenedores, desplegar cargas de trabajo, gestionar recursos de Kubernetes y utilizar OpenShift para optimizar la entrega moderna de aplicaciones 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).

Este curso práctico en vivo, con un instructor guía (en línea o presencial), está dirigido a profesionales técnicos de nivel intermedio a avanzado que deseen contenerizar y poner en producción pipelines completos de ML utilizando Docker.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Contenerizar cargas de trabajo de entrenamiento, validación e inferencia de modelos de ML.
• Diseñar y orquestar pipelines de extremo a extremo para ML utilizando Docker y herramientas complementarias.
• Implementar versionado, reproducibilidad e integración continua / despliegue continuo (CI/CD) para componentes de ML.
• Desplegar, monitorear y escalar servicios de ML en entornos contenerizados.

Formato del curso

• Conferencias interactivas respaldadas 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 un entrenamiento personalizado alineado con necesidades específicas de infraestructura de ML, por favor contáctenos para discutir las opciones.

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

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

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

Esta capacitación presencial o a distancia, impartida por un instructor, está dirigida a profesionales de nivel principiante e intermedio que deseen construir flujos de trabajo de aprendizaje automático (ML) confiables utilizando Kubeflow.

Al finalizar esta capacitación, 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 trabajos de entrenamiento escalables en Kubernetes.
• Servir modelos de aprendizaje automático de manera eficiente utilizando Kubeflow Serving.

Formato del Curso

• Presentaciones guiadas y discusiones colaborativas.
• Prácticas de laboratorio con componentes reales de Kubeflow.
• Ejercicios prácticos para construir flujos de trabajo de ML de extremo a extremo.

Opciones de Personalización del Curso

• Se pueden arreglar versiones personalizadas de esta capacitación para alinearse con el conjunto de tecnologías y los requisitos del proyecto de su equipo.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y profesionales de DevOps de nivel principiante a intermedio que desean aprender a configurar y gestionar un entorno de Kubernetes local 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 utilizando kubectl y el panel de control de Minikube.
• Configurar soluciones de almacenamiento persistente y redes para Kubernetes.
• Utilizar Minikube para el desarrollo, prueba y depuración de aplicaciones.

Esta formación en vivo y dirigida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores e ingenieros DevOps de nivel intermedio que desean utilizar Minikube como parte de su flujo de trabajo de desarrollo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y administrar un entorno local de Kubernetes utilizando Minikube.
• Comprender cómo implementar, gestionar y depurar aplicaciones en Minikube.
• Integrar Minikube en sus pipelines de integración continua e implementación (CI/CD).
• Optimizar su proceso de desarrollo utilizando las características avanzadas de Minikube.
• Aplicar las mejores prácticas para el desarrollo local con Kubernetes.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros que desean evaluar los enfoques y las herramientas disponibles actualmente para tomar una decisión informada sobre cómo adoptar MLOps dentro de su organización.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas de MLOps.
• Formar el equipo adecuado con las competencias necesarias para construir y sostener un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y versionar los datos para su uso por parte de modelos de ML.
• Comprender los componentes de un Canal de Procesamiento de Datos (ML Pipeline) y las herramientas requeridas para construir uno.
• Experimentar con diferentes marcos de trabajo de aprendizaje automático y servidores para implementaciones en producción.
• Operacionalizar todo el proceso de Aprendizaje Automático de manera que sea reproducible y mantenible.