CI/CD para IA: Automatización de la construcción e implementación de modelos basados en Docker
CI/CD para IA es un enfoque estructurado para automatizar el empaquetado, las pruebas, la contenerización y el despliegue de modelos mediante pipelines de integración continua y entrega continua.
Esta formación en vivo dirigida por instructores (en línea o presencial) está orientada a profesionales de nivel intermedio que deseen automatizar los flujos de trabajo de entrega de modelos de IA de extremo a extremo utilizando Docker y plataformas CI/CD.
A medida que concluye la formación, los participantes podrán:
- Crear pipelines automatizados para construir y probar contenedores de modelos de IA.
- Implementar control de versiones y reproducibilidad para los ciclos de vida de los modelos.
- Integrar estrategias de despliegue automatizado para servicios de IA.
- Aplicar las mejores prácticas de CI/CD adaptadas a las operaciones de aprendizaje automático (MLOps).
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor y discusiones técnicas.
- Laboratorios prácticos y ejercicios de implementación en mano.
- Simulaciones realistas de flujos de trabajo CI/CD en un entorno controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere flujos de trabajo de pipeline personalizados o integraciones de plataformas, por favor contáctenos para adaptar este curso.
Temario del curso
Introducción a los flujos de trabajo CI/CD para IA
- Desafíos únicos de los pipelines de entrega de modelos de IA.
- Comparación de los procesos tradicionales de DevOps y MLOps.
- Componentes esenciales del despliegue automatizado de modelos.
Contenerización de modelos de IA con Docker
- Diseño de Dockerfiles eficientes para inferencia de ML.
- Gestión de dependencias y artefactos del modelo.
- Construcción de imágenes seguras y optimizadas.
Configuración de pipelines CI/CD
- Opciones de herramientas CI/CD y sus ecosistemas.
- Construcción de pipelines para el empaquetado automatizado de modelos.
- Validación de pipelines mediante comprobaciones automatizadas.
Pruebas de modelos de IA en la fase de integración continua (CI)
- Automatización de las comprobaciones de integridad de los datos.
- Pruebas unitarias e integrales para servicios de modelos.
- Validación del rendimiento y de las regresiones.
Despliegue automatizado de servicios de IA basados en Docker
- Implementación de contenedores de IA en entornos en la nube.
- Implementación de despliegues de tipo blue-green y canary (canarios).
- Estrategias de reversión para despliegues fallidos.
Gestión de versiones de modelos y artefactos
- Uso de registros para el control de versiones de modelos y contenedores.
- Etiquetado, firma y promoción de imágenes.
- Coordinación de las actualizaciones de modelos entre servicios.
Monitoreo y observabilidad en CI/CD para IA
- Rastreo del rendimiento de los pipelines y de los modelos.
- Alertas ante compilaciones fallidas o deriva (drift) de modelos.
- Trazabilidad del comportamiento de la inferencia entre entornos.
Escalar pipelines CI/CD para sistemas de IA
- Paralelización de las compilaciones para modelos grandes.
- Optimización de los recursos de cómputo y almacenamiento.
- Integración de ejecutores distribuidos y remotos.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los ciclos de vida de los modelos de aprendizaje automático.
- Experiencia con la contenerización mediante Docker.
- Familiaridad con los conceptos y pipelines de CI/CD.
Audiencia objetivo
- Ingenieros DevOps.
- Equipos MLOps.
- Ingenieros AI-ops.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Formato del Curso
- Demostraciones dirigidas por el instructor con análisis técnicos detallados.
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- Se pueden gestionar integraciones personalizadas, soporte de cadenas de herramientas o alineación de flujos de trabajo bajo petición.
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Formato del curso
- Discusiones guiadas respaldadas por escenarios del mundo real.
- Ejercicios prácticos centrados en estrategias de despliegue mejoradas con IA.
- Implementación práctica en un entorno simulado de feature flags y pruebas canary.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar contenido adaptado o integrar herramientas específicas de su organización, por favor contáctenos.
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- Automatizar flujos de trabajo de RCA basados en la correlación de registros y métricas multifuentes.
- Integrar procesos de alerta y remediación en plataformas existentes.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos 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, por favor contáctenos para organizarla.
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones grupales.
- Numerosos ejercicios y práctica continuada.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar una arquitectura de AIOps utilizando únicamente componentes de código abierto.
- Recopilar y normalizar datos provenientes de registros, métricas y trazas.
- Aplicar modelos de ML para detectar anomalías y predecir incidentes.
- Automatizar el alertado y la remediación utilizando herramientas de código abierto.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas 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, por favor contáctenos para coordinar.
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Al completar este taller, los participantes estarán preparados para:
- Aprovechar modelos de IA para generar escenarios de prueba efectivos de unidad, integración y extremo a extremo.
- Analizar bases de código utilizando aprendizaje automático para detectar posibles puntos ciegos de cobertura.
- Integrar la generación de pruebas basada en IA en flujos de trabajo de CI/CD.
- Optimizar estrategias de prueba basándose en el análisis predictivo de fallos.
Formato del Curso
- Conferencias técnicas guiadas respaldadas por perspectivas de expertos.
- Sesiones prácticas basadas en escenarios y ejercicios hands-on.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de prueba controlado.
Opciones de Personalización del Curso
- Si necesita esta adaptación personalizada a su cadena de herramientas o flujos de trabajo, por favor contáctenos para organizarlo.
Automatización de aseguramiento de calidad impulsada por IA en CI/CD
14 HorasLa automatización de aseguramiento de calidad (QA) impulsada por inteligencia artificial mejora las pruebas tradicionales mediante la generación inteligente de casos de prueba, la optimización de la cobertura de regresión y la integración de umbrales de calidad inteligentes en los pipelines de CI/CD, lo que permite una entrega de software escalable y confiable.
Esta formación práctica impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de QA y DevOps de nivel intermedio que desean aplicar herramientas de IA para automatizar y escalar el aseguramiento de calidad en flujos de trabajo de integración y despliegue continuos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Generar, priorizar y mantener pruebas utilizando plataformas de automatización impulsadas por IA.
- Integrar umbrales de calidad inteligentes en pipelines de CI/CD para prevenir regresiones.
- Utilizar la IA para pruebas exploratorias, predicción de defectos y análisis de inestabilidad (flakiness) en las pruebas.
- Optimizar el tiempo y la cobertura de las pruebas en proyectos ágiles de rápida evolución.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión grupal.
- Numerosos ejercicios y prácticas guiadas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en tiempo real.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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14 HorasEsta capacitación en vivo, dirigida por un instructor, en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de SRE y DevOps que deseen diseñar, construir e implementar de forma segura agentes de IA para operaciones autónomas de TI.
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Tras completar esta formación, los participantes estarán capacitados para:
- Aplicar verificaciones basadas en IA para identificar brechas de cumplimiento durante las compilaciones del software.
- Utilizar motores de políticas inteligentes para aplicar estándares regulatorios, de seguridad y de licencias.
- Detectar automáticamente la deriva de configuración y las desviaciones.
- Incorporar informes de cumplimiento en tiempo real en los flujos de trabajo de entrega.
Formato del curso
- Presentaciones guiadas por el instructor, respaldadas por ejemplos prácticos.
- Ejercicios prácticos centrados en escenarios reales de cumplimiento en CI/CD.
- Experimentación aplicada dentro de un entorno de laboratorio DevSecOps controlado.
Opciones de personalización del curso
- Si su organización requiere integraciones de cumplimiento personalizadas, contáctenos para coordinarlo.
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14 HorasLas plataformas de AIOps empresariales como Splunk, Moogsoft y Dynatrace ofrecen capacidades potentes para detectar anomalías, correlacionar alertas y automatizar respuestas en entornos de TI a gran escala.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a equipos de TI empresariales de nivel intermedio que desean integrar herramientas de AIOps en su pila de observabilidad y flujos de trabajo operativos existentes.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e integrar Splunk, Moogsoft y Dynatrace en una arquitectura AIOps unificada.
- Correlacionar métricas, registros y eventos en sistemas distribuidos mediante análisis impulsado por inteligencia artificial.
- Automatizar la detección de incidentes, priorización y respuesta con flujos de trabajo integrados y personalizados.
- Optimizar el rendimiento, reducir el MTTR (Tiempo Medio para Resolver) y mejorar la eficiencia operativa a escala empresarial.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- 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, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
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14 HorasPrometheus y Grafana son herramientas ampliamente adoptadas para la observabilidad en infraestructuras modernas, mientras que el aprendizaje automático (machine learning) mejora estas herramientas proporcionando información predictiva e inteligente para automatizar las decisiones operativas.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de la observabilidad de nivel intermedio que deseen modernizar su infraestructura de monitoreo integrando prácticas de AIOps utilizando Prometheus, Grafana y técnicas de aprendizaje automático.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar Prometheus y Grafana para la observabilidad en sistemas y servicios.
- Recopilar, almacenar y visualizar datos de series temporales de alta calidad.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para la detección de anomalías y la previsión de escenarios.
- Construir reglas de alerta inteligentes basadas en información predictiva.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Numerosos 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, por favor contáctenos para organizarlo.
LLMOps: Operaciones y gobernanza de LLM en producción
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de ML y equipos de plataforma que necesitan construir pipelines operativos robustos para aplicaciones potenciadas por LLM a gran escala.
Seguridad de ML y Pruebas de Infiltración en IA
14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Panama (en línea o en las instalaciones) está dirigida a ingenieros de seguridad y ML que necesitan identificar, probar y defenderse contra ataques a modelos de ML y aplicaciones impulsadas por LLM.
