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

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA y científicos de datos de nivel avanzado con experiencia intermedia-a-avanzada que desean 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 podrán:

• Optimizar los modelos DeepSeek en términos de eficiencia, precisión y escalabilidad.
• Implementar las mejores prácticas para MLOps y la gestión de versiones de modelos.
• Desplegar modelos DeepSeek en infraestructuras en la nube e on-premise.
• Monitorear, mantener y escalar soluciones de IA de manera efectiva.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de plataforma y profesionales de DevOps de nivel avanzado que deseen dominar el escalado de aplicaciones utilizando microservicios y Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

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

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está orientada 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 una aplicación: construcción, despliegue y ejecución.

Este programa de 7 días ofrece un viaje integral y práctico hacia el diseño, despliegue y operación de aplicaciones nativas para la nube mediante prácticas modernas de DevOps.

Los participantes explorarán cómo diseñar arquitecturas de microservicios escalables, optimizar entornos contenedores y gestionar cargas de trabajo en producción utilizando Kubernetes. El curso cubre estrategias avanzadas de implementación, automatización basada en GitOps y prácticas de observabilidad para garantizar la confiabilidad 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 causas 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, desplegar, monitorear y mantener sistemas distribuidos resilientes 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 deseen utilizar Helm para optimizar el proceso de instalación y gestión de aplicaciones en Kubernetes.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Helm.
• Crear builds reproducibles de aplicaciones en Kubernetes.
• Compartir aplicaciones como gráficos (charts) de Helm.
• Ejecutar aplicaciones de terceros guardadas como gráficos de Helm.
• Gestionar las versiones de paquetes de Helm.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está diseñada para desarrolladores y científicos de datos que desean 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 instalaciones locales (on-premise) y en la nube.
• Construir, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML basados en contenedores Docker y Kubernetes.
• Ejecutar tuberías completas de aprendizaje automático en diversas arquitecturas y entornos en la nube.
• Utilizar Kubeflow para crear y gestionar notebooks de Jupyter.
• Construir cargas de trabajo de entrenamiento de ML, ajuste de hiperparámetros e inferencia en múltiples plataformas.

Esta capacitación en vivo con instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software y profesionales de DevOps de nivel principiante a intermedio que deseen aprender a configurar y gestionar un entorno local de Kubernetes utilizando Minikube.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Minikube en su máquina local.
• Comprender los conceptos básicos y la arquitectura de Kubernetes.
• Implementar y gestionar contenedores mediante kubectl y el panel de control de Minikube.
• Configurar soluciones de almacenamiento persistente y redes para Kubernetes.
• Utilizar Minikube para desarrollar, probar y depurar aplicaciones.

Esta formación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores y ingenieros de 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 gestionar un entorno local de Kubernetes utilizando Minikube.
• Comprender cómo implementar, gestionar y depurar aplicaciones en Minikube.
• Integrar Minikube en sus pipelines de integración y despliegue continuos.
• Optimizar su proceso de desarrollo mediante las características avanzadas de Minikube.
• Aplicar las mejores prácticas para el desarrollo de Kubernetes local.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en <ubicación> (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros que deseen evaluar los enfoques y herramientas disponibles hoy en día para tomar una decisión informada sobre el camino a seguir al adoptar MLOps dentro de su organización.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Instalar y configurar diversos marcos de trabajo y herramientas de MLOps.
• Conformar el equipo adecuado con las habilidades necesarias para construir y dar soporte a un sistema de MLOps.
• Preparar, validar y controlar versiones de los datos que utilizarán los modelos de aprendizaje automático.
• Comprender los componentes de un Pipeline de aprendizaje automático y las herramientas necesarias para construir uno.
• Experimentar con diferentes marcos de trabajo de aprendizaje automático y servidores para su despliegue en producción.
• Operativizar todo el proceso de aprendizaje automático para que sea reproducible y mantenible.