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Programa del Curso
Introducción a la Optimización de Modelos y Deployment
- Descripción general de los modelos y desafíos de implementación
- Comprender la eficiencia del modelo: velocidad frente a precisión
- Métricas de rendimiento clave para modelos de IA
Optimización de Modelos DeepSeek para Performance
- Técnicas para reducir la latencia de inferencia
- Estrategias de cuantización y poda de modelos
- Uso de bibliotecas optimizadas para modelos DeepSeek
Implementación de MLOps para modelos DeepSeek
- Control de versiones y seguimiento de modelos
- Automatización del reentrenamiento y despliegue de modelos
- Canalizaciones de CI/CD para aplicaciones de IA
Desplegar modelos DeepSeek en entornos de nube y locales
- Elegir la infraestructura adecuada para la implementación
- Desplegar con Docker y Kubernetes
- Gestionar el acceso a la API y la autenticación
Escalando y monitoreando implementaciones de IA
- Estrategias de balanceo de carga para servicios de IA
- Supervisar el desvío de modelos y la degradación del rendimiento
- Implementar autoescalado para aplicaciones de IA
Garantizar la seguridad y el cumplimiento en las implementaciones de IA
- Gestionar la privacidad de los datos en los flujos de trabajo de IA
- Cumplimiento de las regulaciones de IA empresarial
- Mejores prácticas para implementaciones de IA seguras
Tendencias futuras y estrategias de optimización de IA
- Avances en técnicas de optimización de modelos de IA
- Tendencias emergentes en MLOps e infraestructura de IA
- Construyendo una hoja de ruta de implementación de IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en implementación de modelos de IA e infraestructura en la nube
- Dominio de un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, Java, C++)
- Comprensión de MLOps y optimización del rendimiento del modelo
Audiencia
- Ingenieros de IA que optimizan y despliegan modelos DeepSeek
- Científicos de datos que trabajan en la afinación del rendimiento de la IA
- Especialistas en aprendizaje automático que gestionan sistemas de IA basados en la nube
14 Horas
Testimonios (2)
el ecosistema de ML no solo incluye MLFlow sino también Optuna, hyperops, docker y docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curso - MLflow
Traducción Automática
Disfruté participar en el entrenamiento Kubeflow, que se llevó a cabo de forma remota. Este entrenamiento me permitió consolidar mis conocimientos sobre los servicios de AWS, K8s y todas las herramientas DevOps relacionadas con Kubeflow, que son las bases necesarias para abordar adecuadamente el tema. Quiero agradecer a Malawski Marcin por su paciencia y profesionalismo en la formación y en la orientación sobre las mejores prácticas. Malawski aborda el tema desde diferentes ángulos, utilizando distintas herramientas de implementación Ansible, EKS kubectl, Terraform. Ahora estoy definitivamente convencido de que me dirijo al campo de aplicación correcto.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Curso - Kubeflow
Traducción Automática
