Programa del Curso

Introducción a la implementación de producción

  • Desafíos clave en la implementación de modelos ajustados
  • Diferencias entre entornos de desarrollo y producción
  • Herramientas y plataformas para la implementación de modelos

Preparación de modelos para la implementación

  • Exportación de modelos en formatos estándar (ONNX, TensorFlow SavedModel, etc.)
  • Optimización de modelos para la latencia y el rendimiento
  • Probar modelos en casos extremos y datos del mundo real

Contenedorización para la implementación de modelos

  • Introducción a Docker
  • Creación de Docker imágenes para modelos de ML
  • Mejores prácticas para la seguridad y la eficiencia de los contenedores

Escalado de implementaciones con Kubernetes

  • Introducción a Kubernetes para cargas de trabajo de IA
  • Configuración de Kubernetes clústeres para el alojamiento de modelos
  • Equilibrio de carga y escalado horizontal

Monitoreo y mantenimiento de modelos

  • Implementación de la supervisión con Prometheus y Grafana
  • Registro automatizado para el seguimiento de errores y el rendimiento
  • Reentrenamiento de canalizaciones para el desfase y las actualizaciones del modelo

Garantizar la seguridad en la producción

  • Protección de las API para la inferencia de modelos
  • Mecanismos de autenticación y autorización
  • Abordar los problemas de privacidad de datos

Casos de estudio y laboratorios prácticos

  • Implementación de un modelo de análisis de opiniones
  • Ampliación de un servicio de traducción automática
  • Implementación de la supervisión de modelos de clasificación de imágenes

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólida comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
  • Experiencia con el ajuste fino de modelos de ML
  • Familiaridad con los principios DevOps o MLOps

Audiencia

  • DevOps ingenieros
  • MLOps Practicantes
  • Especialistas en implementación de IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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