MLOps en Kubernetes: Pipelines de CI/CD para aprendizaje automático

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.

Esta capacitación en vivo, impartida por instructores en Guatemala (presencial o en línea), está dirigida a profesionales de Kubernetes que deseen prepararse para el examen CKS.

Al finalizar esta capacitación, 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 la aplicación: construcción, despliegue y tiempo de ejecución.

Este programa de 7 días ofrece un recorrido integral y práctico hacia el diseño, despliegue y operación de aplicaciones nativas de 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 cubre 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, incluida la respuesta a incidentes, la simulación de fallos y el análisis de la causa raíz. El programa concluye con el uso de herramientas impulsadas por inteligencia artificial para apoyar la solución 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 resistentes en un entorno basado en Kubernetes.

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.

Esta capacitación en vivo impartida por un instructor en Guatemala (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos que deseen construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático en Kubernetes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Kubeflow en infraestructura local (on-premise) y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar pipelines completos de aprendizaje automático en arquitecturas diversas y entornos de nube.
• Utilizar Kubeflow para crear y gestionar cuadernos de Jupyter.
• Desarrollar cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros y servicio (serving) en múltiples plataformas.

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.